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摘要：本发明公开了基于机器学习与线性规划的驾校车辆调配方法、电子设备和计算机可读存储介质，主要包括：获取天气信息、驾校学员基本信息；对天气信息和驾校学员基本信息进行数据预处理；制作训练数据；训练基于多层感知机的学员签到预测模型，得到目标学员签到预测模型；基于目标学员签到预测模型预测未来指定天数科目二和科目三学员的数量；建立并求解线性规划模型，以得到车辆分配最优方案，即分配给科目二的训练车和科目三的训练车的总和最小。本发明能实现合理调配驾校车辆资源，在满足学员学习要求的前提下最优化车辆资源的配置。
主权项：1.一种基于机器学习与线性规划的驾校车辆调配方法，其特征在于，包括：步骤1：获取天气信息、驾校学员基本信息；步骤2：对所述天气信息和驾校学员基本信息进行数据预处理；步骤3：基于预处理后的天气信息和学员信息制作训练数据；步骤4：通过所述训练数据训练基于多层感知机的学员签到预测模型，训练完成后得到目标学员签到预测模型；步骤5：基于目标学员签到预测模型预测未来指定天数科目二学员数量q1和科目三学员数量q2；步骤6：建立并求解线性规划模型，以得到车辆分配最优方案；所述车辆分配最优方案是指分配给科目二的训练车和科目三的训练车的总和最小；所述线性规划模型为：minsx＝a1+a2 式中，sx表示分配给科目二的训练车和科目三的训练车的总和；a1表示分配给科目二的训练车数量，a2表示分配给科目三的训练车数量；h1表示科目二训练车每天工作的时间，h2表示科目三训练车每天工作的时间；t1表示科目二学员每天学习的时间，t2表示科目三学员每天学习的时间。
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百度查询： 多伦科技股份有限公司 基于机器学习与线性规划的驾校车辆调配方法、电子设备和计算机可读存储介质
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