【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数学建模，尤其涉及基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法及系统。
技术介绍
1、随着社会的发展，外卖点餐已经是社会各个阶层人士的普遍需求。除了传统的堂吃和打包食物外，近年来还出现了外卖软件为餐厅和食客提供了一个便利的工具，解决了餐厅和食客之间的信息不对称问题，也减少了用户的取餐等待时间。
2、然而，现有的部分外卖平台软件，在处理外卖订单数据流时，在数据流处理与时间管理功能方面仍存在一定的局限，难以实现非常实时与准确的事件模式识别。在外卖订单动态数据挖掘和预测分析方面，精确性和对数据动态变化的适应能力也有待加强。此外，在资源分配和任务调度方面，也一定程度上存在灵活性和效率不足的问题，导致资源利用不均和效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，包括以下步骤：
<...【技术保护点】
1.一种基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，其特征在于，基于云计算环境，采用Apache Flink流数据处理技术，并结合窗口函数和时间管理功能处理外卖订单数据流，集成事件处理算法识别目标数据模式和事件，生成外卖订单实时数据流处理结果的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，其特征在于，基于所述外卖订单实时数据流处理结果，应用长短期记忆网络，进行动态数据挖掘和预测分析，并采用自适应学习率调整机...
【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，其特征在于，基于云计算环境，采用apache flink流数据处理技术，并结合窗口函数和时间管理功能处理外卖订单数据流，集成事件处理算法识别目标数据模式和事件，生成外卖订单实时数据流处理结果的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，其特征在于，基于所述外卖订单实时数据流处理结果，应用长短期记忆网络，进行动态数据挖掘和预测分析，并采用自适应学习率调整机制和模型微调策略匹配数据动态变化，生成外卖订单预测分析数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，其特征在于，基于所述外卖订单预测分析数据，结合线性规划和遗传算法，进行云端资源的分配和任务调度，并运用回归分析和聚类技术预测资源需求和用户行为，获取目标优化外卖订单资源分配方案的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，其特征在于，在所述目标优化外卖订单资源分配方案支持下，实行基于云的数学模型自动化部署系统，通过自动转换和优化模型匹配计算环境，并集成自...
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