一种油站进油的预测方法、装置及电子设备与流程

1.本发明涉及油站技术领域，特别涉及一种油站进油的预测方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.随着汽车技术的飞速发展，使得汽车的配套设施也随之快速发展，配套设施例如油站得到了极大的扩建，随着油站的数量增多，使得用户能够使用更短的时间进入到相应的油站进行加油，提高了加油的效率。
3.现有技术中油站的数量增多能够使得汽车加油方便，油站的油量会随着加油的汽车的增多，使得油量库会逐步降低，从而需要进行油品补给，但在油站进行油品补给时，通常是通过人工经验进行测算，而人工测算的准确度较低，会存在油站油量已消耗完毕但油品补给还未到的情况出现。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种油站进油的预测方法、装置及电子设备，能够有效提高油站进行油品补给的精确度，降低油站油量已消耗完毕但油品补给还未到的概率。
5.本发明实施例第一方面提供一种油站进油的预测方法，所述方法包括：
6.根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据，预测出所述油站在各时间点的库存余量；
7.根据各时间点的库存余量，获取所述油站的油品可用时间；
8.基于所述油品可用时间确定油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油。
9.可选的，所述根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据，预测出所述油站在各时间点的库存余量，包括：
10.根据所述历史油品销售数据，获取所述油站的油量预测数据；
11.根据所述当前油量消耗数据，获取所述油站的油量校正数据；
12.利用所述油量校正数据对所述油量预测数据进行校正，得到所述油站在各时间点的库存余量。
13.可选的，所述根据所述历史油品销售数据，获取所述油站的油量预测数据，包括：
14.获取所述油站的实际油品销售数据；
15.将所述实际油品销售数据输入到已训练的油品预测模型中，得到所述油量预测数据，其中，所述油品预测模型是根据所述历史油品销售数据训练得到的。
16.可选的，所述根据所述历史油品销售数据，获取所述油站的油量预测数据，包括：
17.获取影响油品销量的影响参数；
18.根据所述影响参数和所述历史油品销售数据，获取所述油品预测数据。
19.可选的，所述根据所述当前油量消耗数据，获取所述油站的油量校正数据，包括：
20.获取在所述油站的预设范围内每个车辆的历史加油数据、燃油余量和当前行驶数
据；
21.针对在所述预设范围内的每个车辆，基于该车辆的历史加油数据、所述燃油余量和当前行驶数据，判断该车辆是否为到所述油站加油的目标加油车辆；
22.根据所述目标加油车辆的燃油余量，获取所述油量校正数据。
23.可选的，所述基于该车辆的历史加油数据、燃油余量和当前行驶数据，判断该车辆是否为到所述油站加油的目标加油车辆，包括：
24.基于该车辆的历史加油数据，获取该车辆在加油时的平均剩余油量；
25.判断该车辆的燃油余量是否不大于所述平均剩余油量，获得第一判断结果；
26.判断所述该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件，获得第二判断结果；
27.根据所述第一判断结果和所述第二判断结果，判断该车辆是否为所述目标加油车辆。
28.可选的，所述判断所述该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件，获得第二判断结果，包括：
29.若该车辆的当前行驶数据包括该车辆的行驶方向和行驶道路，则判断所述行驶方向是否为朝向所述油站的方向，得到第一子结果；判断所述行驶道路是否为所述油站对应的主干道，得到第二子结果；根据所述第一子结果和所述第二子结果，获取所述第二判断结果。
30.可选的，所述判断所述该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件，获得第二判断结果，包括：
31.若该车辆的当前行驶数据包括该车辆的导航路线，判断所述导航路线的路线终点或路线途经点与所述油站的距离是否小于设定距离，得到第三子结果；根据所述第三子结果，获取所述第二判断结果。
32.可选的，所述根据所述目标加油车辆的燃油余量，获取所述油量校正数据，包括：
33.基于所述目标加油车辆的燃油余量及加油习惯，确定所述目标加油车辆的预期加油量；
34.基于所述预期加油量，获取所述油量校正数据。
35.可选的，所述利用所述油量校正数据对所述油量预测数据进行校正，得到所述油站在各时间点的库存余量，包括：
36.获取所述油量校正数据与所述油量预测数据的比值；
37.根据所述比值对所述油量预测数据进行校正，得到所述油站在各时间点的库存余量。
38.可选的，所述基于所述油品可用时间确定油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油，包括：
39.估算运输油品到所述油站的运输时间；
40.根据所述油品可用时间和所述运输时间，获取所述油站进油的油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油。
41.可选的，所述估算运输油品到所述油站的运输时间，包括：
42.获取所述油站对应的可用仓库和可用运输车辆；
43.根据所述可用仓库到所述油站的距离和与所述可用运输车辆相关的运输参数，估
算所述运输时间。
44.本发明实施例第二方面还提供一种油站进油的预测装置，所述装置包括：
45.库存预测单元，用于根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据，预测出所述油站在各时间点的库存余量；
46.时间预测单元，用于根据各时间点的库存余量，获取所述油站的油品可用时间；
47.下单参数获取单元，用于基于所述油品可用时间确定油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油。
48.可选的，所述库存预测单元，用于根据所述历史油品销售数据，获取所述油站的油量预测数据；根据所述当前油量消耗数据，获取所述油站的油量校正数据；利用所述油量校正数据对所述油量预测数据进行校正，得到所述油站在各时间点的库存余量。
49.本发明实施例第三方面提供了一种电子设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上的程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上的处理器执行所述一个或者一个以上的程序所包含的用于进行如第一方面提供的油站进油的预测方法对应的操作指令。
50.本发明实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面提供的油站进油的预测方法对应的步骤。
51.本技术实施例中的上述一个或至少一个技术方案，至少具有如下技术效果：
52.基于上述技术方案，根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据，预测出所述油站在各时间点的库存余量；根据各时间点的库存余量，获取油站的油品可用时间；再基于油品可用时间确定油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油；如此，使得油品下单参数是根据油品可用时间来确定，而油品可用时间是根据各时间点的库存余量确定，而各时间点的库存余量是根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据预测得到的，使得各时间点的库存余量的准确度较高，在各时间点的库存余量的准确度较高的基础上，使得基于各时间点的库存余量预测出的油品下单参数与油站的匹配度也会较高，从而能够有效提高油站进行油品补给的精确度，降低油站油量已消耗完毕但油品补给还未到的概率。
附图说明
53.图1为本技术实施例提供的油站进油的预测方法的流程示意图；
54.图2为本技术实施例提供的油站进油的预测装置的方框图；
55.图3为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
56.下面结合附图对本技术实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。
57.实施例
58.请参考图1，本技术实施例提供一种油站进油的预测方法，所述方法包括：
59.s101、根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据，预测出所述油站在各时间点的库存余量；
60.s102、根据各时间点的库存余量，获取所述油站的油品可用时间；
61.s103、基于所述油品可用时间确定油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油。
62.本说明书实施例中的油站进油的预测方法通常应用在后台服务中，后台服务器例如可以是笔记本电脑、台式电脑、平板电脑和一体机等电子设备；进一步的，本说明实施例中的油站是指加油站。
63.其中，在步骤s101中，可以预先将油站的所有油品销售数据写入到对应的存储设备中，如此，可以从存储设备中获取油站的历史油品销售数据，历史油品销售数据可以为存储的设定时间段的油品销售数据，也可以存储设备中存储的所有油品销售数据等，其中，设定时间段可以为油站最近一个时间段例如最近一年或最近两年等，也可以上一年同期的一个时段，例如当前是9月份则可以将去年9月份的油品销售数据作为历史油品销售数据，使得获取的历史油品销售数据与油站当前的匹配更高，使得根据历史油品销售数据在后续预测预测出的油品下单参数的精确度提高。
64.具体来讲，可以根据历史油品销售数据，获取油站的油量预测数据；再根据当前油量消耗数据，获取油站的油量校正数据；利用油量校正数据对油量预测数据进行校正，得到油站在各时间点的库存余量。
65.具体地，在根据历史油品销售数据，获取油站的油量预测数据时，可以获取油站的实际油品销售数据；将实际油品销售数据输入到已训练的油品预测模型中，得到油量预测数据，其中，油品预测模型是根据历史油品销售数据训练得到的。如此，可以先根据历史油品销售数据作为训练数据进行模型训练，得到油品预测模型，由于油品预测模型是根据油站的历史油品销售数据训练得到的，使得油品预测模型的预测精确度与油站的匹配度较高，如此，在将实际油品销售数据输入到油品预测模型中，预测出的油量预测数据的精确度也会较高。
66.例如，以油品预测模型为模型a1为例，获取油站的实际油品销售数据包括每小时油品销售量和当前油品销售总量等，然后将实际油品销售数据输入到a1中进行预测，预测出油品预测数据。
67.本说明书另一实施例中，在根据历史油品销售数据，获取油站的油量预测数据时，还可以先获取影响油品销量的影响参数；再根据影响参数和历史油品销售数据，获取油品预测数据。影响参数可以是当前天气、当前时间参数(例如是否为节假日和是否为高峰和低峰期)、加油价格等参数，这些参数会对销量造成影响，例如天气越热油品的销量会越高，且节假日的油品的销量也会提高，高峰期时油品销量提高而低峰期时油品销量会降低，以及加油价格越高会促使油品的销量降低等，如此，需要通过获取这些影响油品销量的影响参数。
68.以及，在获取到影响参数之后，再根据影响参数和历史油品销售数据，获取油品预测数据。此时，也可以将历史油品销售数据和历史影响参数作为训练数据进行训练，训练得到满足约束条件的模型作为另一油品预测模型，在训练得到另一油品预测模型之后，再将实际油品销售数据和油站的当前影响参数输入到另一油品预测模型中，预测出油品预测数据。
69.例如，以另一油品预测模型为模型a2为例，获取油站的实际油品销售数据包括每
小时油品销售量和当前油品销售总量等，以及获取油站的当前影响参数例如日期是10月1号，则确定当前影响参数为节假日早晨9点钟属于加油高峰期，当前天气为天气晴朗温度为24℃，加油价格为6.25元，如此，将当前影响参数和实际油品销售数据输入到a2中进行预测，预测出油品预测数据。
70.以及，在根据当前油量消耗数据，获取油站的油量校正数据时，可以获取在油站的预设范围内每个车辆的历史加油数据、燃油余量和当前行驶数据；针对在预设范围内的每个车辆，基于该车辆的历史加油数据、燃油余量和当前行驶数据，判断该车辆是否为到油站加油的目标加油车辆；根据目标加油车辆的燃油余量，获取油量校正数据。
71.本说明书实施例中，预设范围可以根据实际情况进行设定，也可以由人工或设备自行设定，预设范围例如可以是5km、6km和8km范围内，本说明书不作具体限制。
72.具体来讲，在设定了预设范围之后，可以通过车辆中的传感器例如gps和车载设备等确定在油站的预设范围内每个车辆，在确定了每个车辆之后，从存储每个车辆的相关数据的数据存储服务器中获取每个车辆的历史加油数据，而燃油余量和当前行驶数据可以通过每个车辆上传而获取的，燃油余量可以是每个车辆的表盘上的燃油显示量，当前行驶数据可以根据每个车辆上的传感器来获取，如此，在每个车辆获取燃油余量和当前行驶数据之后将其上传至后台服务，使得后台服务器能够获取到在油站的预设范围内每个车辆的历史加油数据、燃油余量和当前行驶数据。
73.具体地，在获取到在油站的预设范围内每个车辆的历史加油数据、燃油余量和当前行驶数据之后，针对预设范围内的每个车辆，可以基于该车辆的历史加油数据，获取该车辆在加油时的平均剩余油量；再判断该车辆的燃油余量是否不大于平均剩余油量，获得第一判断结果；以及判断该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件，获得第二判断结果；根据第一判断结果和第二判断结果，判断该车辆是否为目标加油车辆；如此，通过此种方法，可以获取到在预设范围内的每个车辆是否为目标加油车辆。
74.具体地，针对每个车辆，在获取到该车辆的平均剩余油量之后，判断该车辆的燃油余量是否不大于平均剩余油量，获得第一判断结果；若该车辆的燃油余量为15％，而平均剩余油量为10％，由于15％》10％，则确定第一判断结果表征该车辆的燃油余量大于平均剩余油量；若平均剩余油量为18％，由于18％》15％，则确定第一判断结果表征该车辆的燃油余量不大于平均剩余油量。
75.以及，具体地，针对每个车辆，在获取到该车辆的平均剩余油量之后，还需判断该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件，获得第二判断结果。其中，当前行驶数据可以包括该车辆的行驶方向和行驶道路。当然，车辆行驶数据还可以包括该车辆的行驶速度等，本说明书不作具体限制。
76.具体来讲，在当前行驶数据包括行驶方向和车辆位置时，传感器可以为摄像头，可以通过设置在该车辆上的摄像头拍摄道路图像，再根据拍摄的道路图像来获取该车辆的行驶道路；行驶方向依据在当前行驶道路上的走向确定，比如车辆目前在a道路上向东南等方向行驶。当然，在当前行驶数据包括行驶速度时，还可以通过速度传感器获取到该车辆的行驶速度。该车辆获取到行驶道路、行驶方向和行驶速度之后，将行驶道路、行驶方向和行驶速度发送给后台服务器，使得后台服务器根据接收到的行驶道路、行驶方向和行驶速度，得到该车辆的当前行驶数据，使得当前行驶数据包括行驶道路、行驶方向和行驶速度。下面具
体以当前行驶数据包括行驶道路和行驶方向为例。
77.具体地，在判断该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件，获得第二判断结果，若该车辆的当前行驶数据包括该车辆的行驶方向和行驶道路，则判断行驶方向是否为朝向油站的方向，得到第一子结果；判断行驶道路是否为油站对应的主干道，得到第二子结果；根据第一子结果和第二子结果，获取第二判断结果；若为朝向油站的方向且行驶道路为油站对应的主干道，则确定第二判断结果表征符合加油预设条件；否则，则确定第二判断结果表征不符合加油预设条件。
78.若车辆行驶信息还包括行驶速度，则判断该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件还包括：判断行驶速度是否超过设定速度；若判断出行驶方向为朝向油站方向且行驶道路为主干道，以及行驶速度超过设定速度，则确定第二判断结果表征符合加油预设条件；否则，则确定第二判断结果表征不符合加油预设条件。设定速度通常为不小于60km/h，例如为60km/h，65km/h和70km/h等。
79.本说明书实施例中，主干道可以理解为进入或离开油站所必经的道路，或者油站附近的主干道；
80.例如，以油站为b为例，获取b的5km范围内每个车辆依次为车辆a1和a2，则获取a1的行驶方向为西南方向，且行驶道路为道路c1；若b在a1的西南方向，则确定a1的行驶方向为朝向b的方向，若b的主道包括主干道c1、c2和c3，由于行驶道路为c1，则确定行驶道路为主干道，则判定a1的车辆行驶数据符合加油预设条件；以及获取a2的行驶方向为西南方向且行驶道路我c4，由于c4不是b的主导，则判定a1的车辆行驶数据不符合加油预设条件。
81.如此，可以第一判断结果判断出该车辆的燃油余量是否不大于平均剩余油量时，则确定该车辆具有加油需求，而在第二判断结果判断出该车辆正在向油站方向行驶且行驶道路为油站的主干道，如此，该车辆具有加油需求且该车辆正在向油站方向行驶且行驶道路为油站的主干道的情况下，可以确定出该车辆行驶到油站进行加油的概率较高，也使得判定该车辆为油站的目标加油车辆的准确度也会较高，如此，能够有效提高获取油站的目标加油车辆的准确度提高。
82.本说明书另一实施例中，在判断该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件，获得第二判断结果时，若该车辆的当前行驶数据包括该车辆的导航路线，判断导航路线的路线终点或路线途经点与油站的距离是否小于设定距离，得到第三子结果；根据第三子结果，获取第二判断结果。
83.具体来讲，在第三子结果判断出路线终点或路线途经点与油站的距离小于设定距离时，则确定第二判断结果表征符合加油预设条件；否则，则确定第二判断结果表征不符合加油预设条件。
84.具体地，可以首先判断路线终点是否与油站的距离小于设定距离，若小于，则无需再对路线途经点进行判断，直接可以确定第二判断结果表征符合加油预设条件；若不小于，则继续判断路线途经点与油站的距离是否小于设定距离，若小于，则确定第二判断结果表征符合加油预设条件；否则，则确定第二判断结果表征不符合加油预设条件。当然，也可以同时判断路线终点是否与油站的距离小于设定距离，和路线途经点与油站的距离是否小于设定距离；还可以先判断路线途经点与油站的距离是否小于设定距离，后判断路线终点是否与油站的距离小于设定距离。
85.具体地，在判断路线途经点与油站的距离是否小于设定距离时，可以根据导航路线，直接从导航路线中选取距离油站的最近途经点，判断最近途经点与油站的距离是否小于设定距离，若小于，则确定第二判断结果表征符合加油预设条件；若不小于，则继续判断路线途经点与油站的距离是否小于设定距离。
86.本说明书实施例中，设定距离可以根据实际情况进行设定，也可以由人工或设备自行设定，设定距离例如可以是5km、6km和7km等，本说明书不作具体限制。
87.例如，以油站为b，且车辆为a1为例，获取a1的车载终端或a1对应的用户终端例如智能手机和平板电脑上显示的导航路线，在获取到导航路线之后，根据导航路线与b的相对位置，从导航路线中选取距离b的最近途经点，然后获取最近途经点与b的距离为5km，此时，最近途经点可能是终点；若设定距离为6km，由于5《6，则确定最近途经点与油站的距离小于设定距离，即第二判断结果表征符合加油预设条件。
88.如此，可以第一判断结果判断出该车辆的燃油余量是否不大于平均剩余油量时，则确定该车辆具有加油需求，而在第二判断结果判断出路线终点或路线途经点与油站的距离小于设定距离时，则确定出该车辆到达油站的距离较短，如此，在该车辆具有加油需求且该车辆到达油站的距离较短的情况下，可以确定出该车辆行驶到油站进行加油的概率较高，也使得判定该车辆为油站的目标加油车辆的准确度也会较高。
89.以及，针对在油站的设定范围内的每个车辆，判断出该车辆是否为油站的目标加油车辆之后，获取油站的目标加油车辆的燃油余量，目标加油车辆的燃油余量为油站的所有目标加油车辆的总燃油余量；再根据目标加油车辆的燃油余量，获取油量校正数据。
90.具体来讲，在获取目标加油车辆的燃油余量时，可以基于目标加油车辆的燃油余量及加油习惯，确定目标加油车辆的预期加油量；再基于预期加油量，获取油量校正数据。也可以直接根据目标加油车辆的燃油余量，确定目标加油车辆的预期加油量，再基于预期加油量，获取油量校正数据。
91.具体地，在获取目标加油车辆的燃油余量时，若目标加油车辆为多个，则获取多个目标加油车辆中每个目标加油车辆的燃油余量，根据每个目标加油车辆的燃油余量和加油习惯，确定目标加油车辆的预期加油量，若目标加油车辆为一个，则获取目标加油车辆的燃油余量和加油习惯，根据目标加油车辆的燃油余量，确定目标加油车辆的预期加油量。下面具有以目标加油车辆为一个为例。
92.在实际应用过程中，车辆在油站加油时，往往存在两种情况；其一，进行足量加油，足量加油为加满油箱。其二，进行定额加油，也即定额加油为进行整数额度的加油。因此，在本说明书实施例中需要对目标加油车辆的加油习惯进行预测，以提高最终油站库存的预测准确性。预测目标加油车辆的加油习惯如下：
93.首先，基于目标加油车辆的历史加油量，确定目标加油车辆的加油习惯。目标加油车辆的历史加油数据包括历史加油量。具体的，若目标加油车辆的历史加油量若为将油箱加满至跳枪，则确定加油习惯为足量加油；另外，若目标加油车辆的历史加油量与燃油余量之和约等于油箱容量，也可确定加油习惯为足量加油，其中，约等于表示误差小于等于2～4l，根据具体的车型可取2l、3l、4l，不作限制。若目标加油车辆的历史加油量与燃油余量之和，与油箱容量的差值大于4l时，可认为目标加油车辆为定额加油；另外，目标加油车辆的历史加油数据还包括历史加油费用，若目标加油车辆的历史加油费用为整数额度，则可确
定目标加油车辆为定额加油。当目标加油车辆的历史加油数据包含足量加油和定额加油两种情况时，则选择次数较多的加油习惯作为当前目标加油车辆的加油习惯。
94.接着，基于目标加油车辆的燃油余量和加油习惯，确定目标加油车辆的预期加油量。具体的，当加油习惯足量加油时，预期加油量为：预期加油量＝油箱容量-燃油余量；更准确的可为：预期加油量＝油箱容量-燃油余量+补偿油量。需要说明的是，在目标加油车辆历史位置距离油站较近的情况下可忽略补偿油量，后文亦如此。当加油习惯为定额加油时，可根据燃油余量与历史加油数据中的燃油余量进行匹配。例如，当前的燃油余量与历史加油数据中的某一目标燃油余量的数值差最小，即最接近，则可将该历史加油数据中目标燃油余量对应的加油数额确定为目标加油车辆当前进入油站后进行加油的金额。最后，加油金额除以当日的油价可得到预期加油量。
95.例如，以油站为b，目标加油车辆a1和a2为例，获取a1的燃油余量为10l，a2的燃油余量为8l，若a1的加油习惯为足量加油且a1的邮箱容量为45l，则确定a1的预期加油量为35l；若a2的加油习惯为定额加油，且定额加油为加油20l，则确定a2的预期加油量为20l，此时，将a1和a2的预期加油量之和即55l作为目标加油车辆的预期加油量。
96.以及，在获取到预期加油量之后，获取油量校正数据，此时，可以直接将预期加油量作为油量校正数据，也可以将预期加油量与权重的乘积作为油量校正数据，本说明书不作具体限制。
97.如此，在获取到油量预测数据和油量校正数据之后，利用油量校正数据对油量预测数据进行校正，得到油站在各时间点的库存余量，以使得获取到的油站在各时间点的库存余量的准确度更高。
98.具体来讲，在进行校正时，可以获取油量校正数据与油量预测数据的比值；根据比值对油量预测数据进行校正，得到油站在各时间点的库存余量。
99.具体地，若油量校正数据大于油量预测数据，则在根据比值对油量预测数据进行校正时，则可以对油量预设数据中各个时间点的预测量按照比值进行扣减，得到油站在各时间点的库存余量；若油量校正数据不大于油量预测数据，则在根据比值对油量预测数据进行校正时，则可以对油量预设数据中各个时间点的预测量按照比值进行增加，得到油站在各时间点的库存余量。
100.例如，若油量校正数据超出了油量预测数据，且比值为10％，则将油量预测数据中的未来各时间点的预测数据按照10％的消耗量进行扣减，得到油站各时间点的库存量。若若油量校正数据未超出油量预测数据，且比值为8％，则将油量预测数据中的未来各时间点的预测数据按照8％的消耗量进行增加，得到油站各时间点的库存量。
101.在得到油站各时间点的库存量之后，执行步骤s102。
102.在步骤s102中，可以根据油站设定的安全库存量和各时间点的库存余量，确定出油品可用时间，其中，安全库存量可以根据实际情况进行设定，也可以由人工或设备进行设定，安全库存量例如可以为油站库存总量的10％，8％和5％等。
103.具体来讲，在根据油站设定的安全库存量和各时间点的库存余量，确定出油品可用时间时，可以根据安全库存量，从各时间点的库存余量中查找到一个时间点的库存余量与安全库存量的差值在设定阈值内时，则根据查找到该时间点与当前时钟，确定油品可用时间。其中，设定阈值可以根据实际情况进行设定，也可以由人工或设备进行设定，设定阈
值例如可以10l和20l等
104.例如，从各时间点的库存余量中查找到7月15日15点的库存余量为150l，而安全库存量为140l，而设定阈值为15l，由于150-140＝10，而10《15，则根据7月15日15点和当前时刻未7月14日9点，则确定油品可用时间为30小时。
105.在获取油品可用时间之后，执行步骤s103。
106.在步骤s103中，可以估算运输油品到油站的运输时间；根据油品可用时间和运输时间，获取油站进油的油品下单参数，以使得油站根据油品下单参数进油。
107.具体来讲，在估算运输油品到油站的运输时间时，获取油站对应的可用仓库和可用运输车辆；根据可用仓库到油站的距离和与可用运输车辆相关的运输参数，估算运输时间。其中，运输参数包括可用运输车辆的平均运行速度、当前天气情况、当前时间点例如是否是节假日和是否是运输油品的高峰期，司机休息情况、当前路况信息和在可用仓库的预计等待时间等。
108.具体地，在获取到可用仓库到油站的距离和与可用运输车辆相关的运输参数之后，将距离和运输参数输入到预先训练好的运输时间预测模型中，得到运输时间。其中，运输时间预测模型可以根据历史运输参数和历史距离进行训练得到。以及，在获取到运输时间之后，根据油品可用时间和运输时间，获取油站进油的下单参数，其中，下单参数包括下单时间和下单量；再确定下单量时，需要根据各时间点的库存量来确定，以将可用运输车辆将油从可用仓库运输到油站时油站库存的消耗量考虑进去，以提高获取的下单量的准确性。
109.例如，以油站b为例，若b在7月15日15点时库存量为150l，已离安全库存量140l较近，而在7月15日14点时库存量为80l已低于安全库存量；而此时可用车辆的运输时间为5小时，而b的总量为1000l，则可用确定下单时间为7月15日10-11点之间的任意一个时间点例如为10点半，下单量为900l，后台服务器预测出下单参数之后，将下单参数发送给b，使得b根据下单参数进油，如此，能够确保油站的库存量尽量保持在安全库存量之上，也使得下单量与油站的实际消耗的匹配度更高。
110.本技术实施例中的上述一个或至少一个技术方案，至少具有如下技术效果：
111.基于上述技术方案，根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据，预测出所述油站在各时间点的库存余量；根据各时间点的库存余量，获取油站的油品可用时间；再基于油品可用时间确定油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油；如此，使得油品下单参数是根据油品可用时间来确定，而油品可用时间是根据各时间点的库存余量确定，而各时间点的库存余量是根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据预测得到的，使得各时间点的库存余量的准确度较高，在各时间点的库存余量的准确度较高的基础上，使得基于各时间点的库存余量预测出的油品下单参数与油站的匹配度也会较高，从而能够有效提高油站进行油品补给的精确度，降低油站油量已消耗完毕但油品补给还未到的概率。
112.针对上述实施例提供一种油站进油的预测方法，本技术实施例还对应提供一种油站进油的预测装置，请参考图2，该装置包括：
113.库存预测单元201，用于根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据，预测出所述油站在各时间点的库存余量；
114.时间预测单元202，用于根据各时间点的库存余量，获取所述油站的油品可用时间；
115.下单参数获取单元203，用于基于所述油品可用时间确定油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油。
116.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于根据所述历史油品销售数据，获取所述油站的油量预测数据；根据所述当前油量消耗数据，获取所述油站的油量校正数据；利用所述油量校正数据对所述油量预测数据进行校正，得到所述油站在各时间点的库存余量。
117.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于获取所述油站的实际油品销售数据；将所述实际油品销售数据输入到已训练的油品预测模型中，得到所述油量预测数据，其中，所述油品预测模型是根据所述历史油品销售数据训练得到的。
118.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于获取影响油品销量的影响参数；根据所述影响参数和所述历史油品销售数据，获取所述油品预测数据。
119.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于获取在所述油站的预设范围内每个车辆的历史加油数据、燃油余量和当前行驶数据；针对在所述预设范围内的每个车辆，基于该车辆的历史加油数据、所述燃油余量和当前行驶数据，判断该车辆是否为到所述油站加油的目标加油车辆；根据所述目标加油车辆的燃油余量，获取所述油量校正数据。
120.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于基于该车辆的历史加油数据，获取该车辆在加油时的平均剩余油量；判断该车辆的燃油余量是否不大于所述平均剩余油量，获得第一判断结果；判断所述该车辆的当前行驶数据是否符合加油预设条件，获得第二判断结果；根据所述第一判断结果和所述第二判断结果，判断该车辆是否为所述目标加油车辆。
121.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于若该车辆的当前行驶数据包括该车辆的行驶方向和行驶道路，则判断所述行驶方向是否为朝向所述油站的方向，得到第一子结果；判断所述行驶道路是否为所述油站对应的主干道，得到第二子结果；根据所述第一子结果和所述第二子结果，获取所述第二判断结果。
122.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于若该车辆的当前行驶数据包括该车辆的导航路线，判断所述导航路线的路线终点或路线途经点与所述油站的距离是否小于设定距离，得到第三子结果；根据所述第三子结果，获取所述第二判断结果。
123.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于基于所述目标加油车辆的燃油余量及加油习惯，确定所述目标加油车辆的预期加油量；基于所述预期加油量，获取所述油量校正数据。
124.在一种可选实施方式中，库存预测单元201，用于获取所述油量校正数据与所述油量预测数据的比值；根据所述比值对所述油量预测数据进行校正，得到所述油站在各时间点的库存余量。
125.可选的，下单参数获取单元203，用于估算运输油品到所述油站的运输时间；根据所述油品可用时间和所述运输时间，获取所述油站进油的油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油。
126.在一种可选实施方式中，下单参数获取单元203，用于获取所述油站对应的可用仓
库和可用运输车辆；根据所述可用仓库到所述油站的距离和与所述可用运输车辆相关的运输参数，估算所述运输时间。
127.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
128.图3是根据一示例性实施例示出的一种用于油站进油的预测方法的电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
129.参照图3，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/展现(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
130.处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理部件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
131.存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
132.电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
133.多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个展现接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
134.音频组件810被配置为展现和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于展现音频信号。
135.i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
136.传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态
评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
137.通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
138.在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
139.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
140.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种油站进油的预测方法，所述方法包括：
141.根据油站的历史油品销售数据和当前油量消耗数据，预测出所述油站在各时间点的库存余量；
142.根据各时间点的库存余量，获取所述油站的油品可用时间；
143.基于所述油品可用时间确定油品下单参数，以使得所述油站根据所述油品下单参数进油。
144.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本技术旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
145.应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制
146.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。