一种基于深度学习与动态资源调度的智能分配系统

本发明公开一种基于深度学习与动态资源调度的智能分配系统，涉及资源调度技术领域；包括：步骤1：创建智能分配系统，步骤2：通过用户请求解析模块集成NLP引擎，针对用户请求进行意图识别与语义分析，提取服务类型及相关参数，并融合GPS/基站/Wi‑Fi进行三重定位，获取用户位置信息，步骤3：通过动态资源管理模块构建服务人员数字画像库，利用实时接口对接第三方地图API，获取服务人员当前位置与移动速度，步骤4：通过智能匹配模块采用曼哈顿距离公式计算候选服务人员与用户位置的地理邻近度，利用服务质量预测模型基于历史服务数据训练LSTM神经网络，输出置信度区间内的服务质量预测值，根据地理邻近度、服务质量预测值、服务紧急程度生成实时综合优先级，根据综合优先级推荐服务，步骤5：通过反馈模块获取用户服务评价数据，触发服务质量预测模型再训练，并采用增量学习策略更新服务人员数字画像库。