一种摩托车驾驶模式推荐方法和系统技术方案

技术编号:40677943 阅读:32 留言:0更新日期:2024-03-18 19:16
本发明专利技术公开了一种摩托车驾驶模式推荐方法和系统,包括:获取历史用户驾驶数据,并对其进行预处理和特征工程,得到用户骑行的关键特征参数;使用基于深度学习的用户行为模型对用户骑行的关键特征参数进行建模分析,得到代表用户骑行行为的嵌入向量;用户行为模型基于Transformer算法实现,建模分析包括:使用向量检索引擎将用户骑行行为与典型驾驶模式进行匹配,并向用户推荐相似度最高的典型驾驶模式;在匹配开始前,对典型驾驶模式的驾驶数据进行预处理和特征工程后,对关键特征参数进行建模分析,得到典型驾驶模式的嵌入向量。本发明专利技术针对时序数据进行建模分析,解决了摩托车驾驶复杂性、专业性的问题,提高了推荐性能与精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及摩托车驾驶领域,尤其涉及一种摩托车驾驶模式推荐方法和系统


技术介绍

1、随着消费结构的改变,摩托车、全地形车等高端动力运动装备逐渐成为重要的交通工具及休闲娱乐方式,有着广泛的用户群体及市场需求。在新能源新技术的赋能推动下,摩托车正沿着电动化、个性化、智能化等方向转型升级。

2、与汽车驾驶类似,摩托车为满足不同的驾驶需求也推行了几款典型的驾驶模式。但由于摩托车骑行独有的复杂性与专业性,且骑行场景更加复杂多样,用户难以快速、准确地判断出跟适合哪款典型的驾驶模式,因此亟需一套能针对用户的骑行习惯与场景推荐合适的驾驶模式的驾驶模式推荐系统,提升用户骑行的体验感与安全性。

3、摩托车用户的骑行数据是一系列包含时间信息的行为数据,而对于传统的基于深度强化学习的推荐系统来说,如何提取时序信息并对用户建模更是关乎系统性能的关键问题。现有的推荐算法大多为有标签场景,进行有监督训练,对于无标签场景无法发挥作用,存在一定局限性。


技术实现思路

1、针对现有技术的不足,本专利技术提出一种摩托车本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,所述历史用户驾驶数据包括:驾驶时的速度、加速度、扭矩、油门开度、发动机转速、瞬时油耗;所述典型驾驶模式的驾驶数据包括:驾驶时的速度、加速度、扭矩、油门开度、发动机转速、瞬时油耗。

3.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,所述预处理包括数据清洗和数据归一化。

4.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,所述S2具体通过如下子步骤实现:

5.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征...

【技术特征摘要】

1.一种摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,所述历史用户驾驶数据包括:驾驶时的速度、加速度、扭矩、油门开度、发动机转速、瞬时油耗;所述典型驾驶模式的驾驶数据包括:驾驶时的速度、加速度、扭矩、油门开度、发动机转速、瞬时油耗。

3.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,所述预处理包括数据清洗和数据归一化。

4.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,所述s2具体通过如下子步骤实现:

5.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,所述s3中,将代表用户骑行行为的嵌入向量与不同典型驾驶模式的嵌入向量分别相乘,所得结果为用户骑行行为与对应典型驾驶模式的相似度。

6.根据权利要求1所述的摩托车驾驶模式推荐方法,其特征在于,所述transfo...

【专利技术属性】
技术研发人员:白洁谢海波高青杨华勇王柏村王嘉杰朱茗西陈希军张紫譞丁红钦
申请(专利权)人:浙江大学高端装备研究院
类型:发明
国别省市:

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