基于双层多往返运算模型的交通时空数据计算优化方法

基于双层多往返运算模型的交通时空数据计算优化方法，所述计算优化方法包括以下步骤：采集多项多源数据并通过多模态特征向量进行统一表示，所述多源数据至少包括车辆状态参数、用户行为数据和环境数据；采用ST‑GCN模型对多模态特征向量进行特征提取；基于深度强化学习并结合车辆系统的多优化目标生成个性化推荐策略；采用深度网络更新公式优化个性化推荐策略；使用Pareto最优解对推荐策略的进行平衡；执行多轮反馈与自适应优化；以多维度输出的形式输出个性化推荐。