骑手运力供需动态预测模型

构建供需双通道预测架构：需求侧以商圈为空间单元、30分钟为时段粒度，融合历史订单量、商家营销活动、天气（降水、气温）、节假日、本地大型活动等特征，采用XGBoost梯度提升模型与前7日同期均值基线加权融合，预测各商圈分时段订单需求量；供给侧统计各商圈分时段在线骑手数与在途订单占用，结合骑手在线时段分布折算有效运力。供需相减得到分商圈分时段运力缺口与富余度，超过设定阈值即触发三级运力预警（提示、紧张、告急），预警结果输出至骑手排班建议、跨区域调派与高峰动态补贴配置模块，实现预测、预警、调度联动。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为“骑手运力供需动态预测模型”，数据规模200MB，更新周期为天，来源于自行产生。模型采用供需双通道架构，需求侧以商圈和30分钟为粒度，融合历史订单、天气、节假日等特征，通过XGBoost与基线加权融合预测订单需求；供给侧统计在线骑手与在途订单，折算有效运力，进而计算分商圈分时段的运力缺口与富余度，触发三级预警，并联动骑手排班、跨区域调派与动态补贴配置。