摘要
本发明公开了网约车司机疲劳驾驶预判方法及系统;本发明涉及网约车技术领域;收集并按时间顺序排列的司机出车数据O和司机接单数据M。O=[O1,O2,...,ON];M=[M1,M2,...,MN];O1,O2,...,ON和M1,M2,...,MN分别是司机出车数据O和司机接单数据M的历史数据。根据司机出车数据O和司机接单数据M在时间序列中的趋势和季节性,执行指数平滑;通过采用霍尔特‑温特斯季节性模型,本发明能够精准捕捉司机出车和接单行为的周期性、趋势性特征,显著提升预测的准确性。自动化的数据处理和预测流程大幅缩短了预测周期,提高了运营效率,使平台能够更迅速地响应司机疲劳驾驶的潜在风险。