【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能调度领域，且更为具体地，涉及一种基于深度学习的智能调度管理系统及方法。
技术介绍
1、共享单车在全球范围内得到了广泛的普及和应用。许多城市都有共享单车服务，成为人们出行的一种便捷选择。它能够代替部分近距离出行的私家车，减少了交通拥堵和碳排放。能够随时随地借用，不需要提早预订或排队等待，用户只需通过手机app扫码即可解锁车辆，方便快捷。选用人力或电动驱动，不发生尾气和噪音污染，对环境友好。比较轿车和摩托车，共享单车的碳排放量更低，有助于减少空气污染和交通拥堵。
2、但还是一些地区可能存在车辆过剩的问题，而其他地区可能缺乏足够的车辆供应。这导致了不均匀的车辆分布，一些停车点可能过于拥挤，而其他停车点可能几乎没有车辆可用。而传统共享单车调度通常是基于人工规划和操作的，缺乏智能化和自动化的支持。这导致调度效率低下，调度员需要花费大量时间和精力来调整车辆分布，无法实时响应用户的需求变化，降低了用户使用共享单车的便利性和体验。
3、因此，期待一种优化的基于深度学习的智能调度管理方案。
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，所述空间注意特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，所述人口热力空间提取单元，包括:
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，所述特征一致性优化模块，包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，所述先验秩序性位置编码单元，用于：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的智能调度...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，所述空间注意特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，所述人口热力空间提取单元，包括:
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，所述特征一致性优化模块，包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的智能调度管理系统，其特征在于，所述先验秩序性位置编码单元，用于：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁建军，杨世利，
申请(专利权)人：东方砌香新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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