摘要
本发明公开了一种基于人工智能的个性化出行方案的推送方法和系统,其中,方法包括以下步骤:S1、采集原始数据,并对原始数据进行清洗和分类得到整合数据;S2、利用深度学习模型分析所述整合数据得到交通状况预测和用户需求预测;S3、对所述步骤S2中的交通状况预测和用户需求预测进行优化生成个性化出行方案并进行实时推送。本发明通过深度学习模型生成的交通状况预测和用户需求预测,进行优化后得到个性化出行方案,有效减轻交通压力,确保了交通资源的高效分配和利用;增强城市交通系统的智能化和自适应能力。
技术关键词
推送方法
计算机执行指令
深度学习模型训练
城市监控系统
数据采集模块
交通流量预测
优化神经网络
城市交通系统
智能分析模块
可读存储介质
推送系统
收发器
数据处理模块
联网设备
统计方法
处理器通信
格式
系统为您推荐了相关专利信息
电磁环境数据
智能抗干扰方法
效能评估模型
雷达抗干扰
深度强化学习算法
相关性分析方法
参数
形态
训练样本数据
相关性分析系统
预训练模型
文本分类方法
数据
计算机执行指令
计算机存储介质
半刚性基层沥青路面
高速公路养护
决策方法
养护决策系统
高速公路结构
预警模型
车辆故障预警方法
车辆故障数据
数据项
计算机执行指令