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申请/专利权人：宝马股份公司

摘要：本发明涉及一种用于向车辆用户提供预测的当前行驶目的地的方法，该方法包括：接收车辆用户在第一时间段内的第一数量的行驶目的地；接收机器学习方法的第一数据集的超参数；使用第一数量的行驶目的地作为训练数据来训练具有所确定的机器学习方法的超参数的机器学习方法；接收车辆用户在第二时间段内的第二数量的行驶目的地；借助经训练的具有第一数据集的超参数的机器学习方法从作为验证数据的第二数量的行驶目的地中预测行驶目的地和行驶目的地的概率；借助成本函数评估从第二数量的行驶目的地中预测的行驶目的地和预测的行驶目的地的概率，所述成本函数评估预测的行驶目的地的显示频率和精度；确定机器学习方法的第二数据集的超参数；使用第一数量的行驶目的地作为训练数据来训练具有机器学习方法的第二数据集的超参数的机器学习方法；借助经训练的具有第二数据集的超参数的机器学习方法从作为验证数据的第二数量的行驶目的地中预测行驶目的地和行驶目的地的概率；借助成本函数评估从第二数量的行驶目的地中预测的行驶目的地和预测的行驶目的地的概率；如果成本函数指示所述显示频率在精度不变的情况下借助具有第二数据集的超参数的机器学习方法增加，则借助经训练的具有第二数据集的超参数的机器学习方法预测当前行驶目的地和当前行驶目的地的概率；并且如果预测的当前行驶目的地的概率超过预定阈值，则向用户提供预测的当前行驶目的地。

主权项：1.用于向车辆用户提供预测的当前行驶目的地的方法，该方法包括：接收车辆用户在第一时间段内的第一数量的行驶目的地；接收机器学习方法的第一数据集的超参数；使用第一数量的行驶目的地作为训练数据来训练具有所接收的机器学习方法的超参数的机器学习方法；接收车辆用户在第二时间段内的第二数量的行驶目的地；借助经训练的具有第一数据集的超参数的机器学习方法从作为验证数据的第二数量的行驶目的地中预测行驶目的地和行驶目的地的概率；借助成本函数评估从第二数量的行驶目的地中预测的行驶目的地和预测的行驶目的地的概率，所述成本函数评估预测的行驶目的地的显示频率和精度；确定机器学习方法的第二数据集的超参数；使用第一数量的行驶目的地作为训练数据来训练具有机器学习方法的第二数据集的超参数的机器学习方法；借助经训练的具有第二数据集的超参数的机器学习方法从作为验证数据的第二数量的行驶目的地中预测行驶目的地和行驶目的地的概率；借助成本函数评估从第二数量的行驶目的地中预测的行驶目的地和预测的行驶目的地的概率；如果成本函数指示所述显示频率在精度不变的情况下借助具有第二数据集的超参数的机器学习方法增加，则：借助经训练的具有第二数据集的超参数的机器学习方法预测当前行驶目的地和当前行驶目的地的概率；并且如果预测的当前行驶目的地的概率超过预定阈值，则向用户提供预测的当前行驶目的地。

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百度查询： 宝马股份公司 用于向车辆用户提供预测的当前行驶目的地的方法、计算机可读介质、系统、车辆和移动终端设备