一种基于神经网络的共享汽车智能寻优决策方法和系统
摘要:
本发明涉及一种基于神经网络的共享汽车智能寻优决策方法和系统,首先获取设定数量的训练样本对,各训练样本对包括输入训练样本和对应的输出期望值,然后建立BP神经网络,利用各训练样本对对BP神经网络进行迭代训练,最后将待检测的各输入参量输入到训练好的BP神经网络中,以得到对应的最近的取车点位置、最喜欢的车型、最优的驾驶路线、最经济的消费总价和终点还车点位置。帮助人们综合评判出行参数,决策合理路线,从而达到寻求最佳驾驶体验、改善车辆选择方式的目的,有效避免了选车和出行的盲目性、随机性。
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