【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及求解停车场最优路线推荐，具体为一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法。
技术介绍
1、在现代停车场管理中，尤其是大型停车场，车辆的流动性、车道连接复杂性以及停车位占用情况，都会直接关系到车辆行驶路径的优化效率的提升。
2、然而，由于停车场的交通网络存在多样性和动态性，如车流量变化、车位实时占用情况、车道通行能力等。传统的停车场智能指引系统，无法结合车流量、车道连接性和车位信息变动等多维数据，解决停车最优路径规划实时更新问题。传统的方法在处理多维数据时，常面临计算效率低、结果准确性不足等问题。
3、基于此，提出一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，用于优化停车场路径规划和车位推荐。该方法能够在动态变化的交通网络中，实时对车道通行能力、车位占用率、车辆流量等多维数据进行建模，结合无监督学习策略，生成高效、智能化的停车路径推荐方案，从而显著提升停车场的运营效率和用户体验。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，其特征在于，步骤一包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，其特征在于，步骤二包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，其特征在于S22包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，其特征在于，步骤三包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于图神...
【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，其特征在于，步骤一包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，其特征在于，步骤二包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，其特征在于s22包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络求解参数化偏微分方程的无监督方法，其特征在于，步骤三包括：
6.根据权利...
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