【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：
3、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；
4、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；
5、基于所述
6、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，并集成自动扩展和负载均衡功能，生成外卖订单的数学模型自动化部署；
7、基于所述外卖订单的数学模型自动化部署，构建机器学习模型集成平台，整合多种机器学习算法，实施自动数据预处理和特征工程，建立用于外卖订单的集成机器学习模型平台；
8、在所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台上，进行数据并行处理和模型迭代，利用云计算资源，进行大数据集处理和模型优化，得到优化后的外卖订单机器学习模型；
9、s7：基于所述优化后的外卖订单机器学习模型，执行终端数据分析和结果呈现，提供可视化工具，支持用户上传、配置和监控模型性能，生成终端用户的外卖订单可视化分析报告；
10、所述外卖订单实时数据流处理结果包括时间序列分析结果、事件模式识别、即时数据响应，所述外卖订单预测分析数据具体为时间序列预测结果、数据趋势分析和行为预测模型，所述优化的外卖订单资源分配方案包括资源分配图、任务调度计划和预测的资源使用模式，所述外卖订单的数学模型自动化部署包括模型的云端匹配、自动扩展配置和负载平衡策略，所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台包括多算法支持、数据预处理流程和特征选择机制，所述优化后的外卖订单机器学习模型包括模型的迭代版本、优化的处理流程和增强的预测能力，所述终端用户的外卖订单可视化分析报告包括数据分析图表、性能监控仪表板和用户交互界面。
11、作为本专利技术的进一步方案，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：
12、基于云计算环境，采用apache flink框架并结合分布式日志系统，进行外卖订单数据流的分发处理，生成外卖订单数据流接入结果；
13、基于外卖订单数据流接入结果，采用滑动窗口算法结合事件时间窗口技术，进行外卖订单数据流分析，并执行时间序列的分割，生成时间序列分割结果；
14、基于时间序列分割结果，应用时间管理功能，进行数据同步和处理，生成时间管理处理结果；
15、基于时间管理处理结果，采用事件处理算法，进行外卖订单实时数据流分析，生成外卖订单实时数据流处理结果；
16、时间管理功能包括水印生成和延迟数据处理策略，事件处理算法包括状态机模式匹配和事件关联分析。
17、作为本专利技术的进一步方案，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：
18、基于所述外卖订单实时数据流处理结果，初始化并配置长短期记忆网络，进行数据的预处理，配置并优化lstm网络，生成lstm初始化配置结果；
19、基于所述lstm初始化配置结果，执行动态数据挖掘流程，分析数据趋势和模式，并提炼关键信息，生成外卖订单数据挖掘结果；
20、基于所述外卖订单数据挖掘结果，应用自适应学习率调整机制，优化lstm网络性能，生成优化后的lstm网络；
21、基于所述优化后的lstm网络，采用数据分析方法，对所述外卖订单数据挖掘结果进行深度趋势预测，并通过分析结果提取关键洞察，生成外卖订单预测分析数据。
22、作为本专利技术的进一步方案，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：
23、基于所述外卖订单预测分析数据，运用x线性规划，进行外卖订单资源分配的初始规划，生成外卖订单初步资源分配方案；
24、基于所述外卖订单初步资源分配方案，采用遗传算法中的nsga-ii，进行资源优化，生成初始优化外卖订单资源分配方案；
25、基于所述初始优化外卖订单资源分配方案，使用多元线性回归分析，预测资源需求趋势并制定辅助决策，生成外卖订单资源需求预测结果；
26、基于所述外卖订单资源需求预测结果，应用k-means聚类算法，对用户行为进行分析，优化资源调度策略，获取目标优化外卖订单资源分配方案。
27、作为本专利技术的进一步方案，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，并集成自动扩展和负载均衡功能，生成外卖订单的数学模型自动化部署的步骤具体为：
28、基于所述目标优化外卖订单资源分配方案，采用云计算架构设计方法，进行云端数学模型自动化部署系统的基础架构设计，构建系统架构，生成系统基础架构设计结果；
29、基于所述系统基础架构设计结果，实施模型自动转换策略，使用具体为tensorflow lite或onnx模型轻量化技术，进行模型优化，生成外卖订单模型适配结果；
30、基于所述外卖订单模型适配结果，实施弹性计算资源管理算法，在kubernetes环境中使用水平扩展策略，根据系统负载本文档来自技高网...
【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
6.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，基于所述外卖订单数学模型自动化部署，构建机器学习模型集成平台，整合多种机器学习算法，实施自动数据预处理和特征工程，建立用于外卖订单的集成机器学习模型平台的步骤具体为：
7.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，在所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台上，进行数据并行处理和模型迭代，利用云计算资源，进行大数据集处理和模型优化，得到优化后的外卖订单机器学习模型的步骤具体为：
8.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，基于所述优化后的外卖订单机器学习模型，执行终端数据分析和结果呈现，提供可视化工具，支持用户上传、配置和监控模型性能，生成终端用户的外卖订单可视化分析报告的步骤具体为：
9.基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，所述系统包括数据流处理模块、动态数据挖掘模块、资源分配优化模块、自动化部署模块、模型集成与分析模块、数据并行与迭代模块以及分析报告生成模块；
...【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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