摘要
本发明提供一种基于人工智能的网约车订单分配方法、系统及存储介质，涉及订单分配技术领域，本发明通过获取司机的历史接单率、车辆类型、历史服务表现和在线时长，订单的起点、终点、订单类型、乘客要求的到达时间及乘客对司机的历史评分，结合当前天气类别和交通流量信息，以构建完整的订单特征集，将收集到的司机特征、订单特征和环境特征构造成特征向量，基于监督学习方法，计算出对应的司机相关指数、订单相关指数和环境相关指数，对模型进行训练，依据接单概率排序，优先将订单推荐给接单概率最高的司机，从而提高订单匹配成功率，减少乘客等待时间。
