一种基于深度学习与Q-learning算法的智能路径导航系统

本发明公开一种基于深度学习与Q‑learning算法的智能路径导航系统，包括：数据采集模块，用于采集车辆数据、信号灯数据、交通路况数据和气象数据；数据预处理模块，用于对数据进行清洗、整合、归一化与标准化处理，并生成数据集；深度学习模型构建模块，用于通过数据预处理模块生成的数据集训练长短期记忆网络，构建交通预测模型，获取未来一段时间内的交通预测结果；Q‑learning算法路径规划模块，用于综合考虑多个影响因素，为用户规划最优导航路径；用户交互模块，用于向用户展示最优导航结果并收集用户的评价，将反馈数据对深度学习模型构建模块与Q‑learning算法路径规划模块进行优化。本发明结合了深度学习和Q‑learning算法的优势，提高了智能路径导航系统的时效性和准确性。