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申请/专利权人：北京驭达科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于自主学习的车载边缘计算方法及系统，涉及边缘计算技术领域，包括利用传感器采集车辆驾驶数据和环境数据并进行预处理；根据所述车辆驾驶数据构建深度学习模型并分析和学习用户的行为特征；根据所述用户的行为特征和所述环境数据动态调整边缘计算策略；基于所述用户的行为特征预测用户需求并制定个性化边缘计算服务；建立反馈机制，根据用户反馈和监测数据实时优化所述深度学习模型。本发明通过构建深度学习模型，能够更好地捕捉时间序列的特征，提高对用户行为特征分析的准确性；通过动态调整边缘计算策略，根据实时情况进行处理速度和存储容量的资源分配，提高边缘计算的适应性和效率。

主权项：1.一种基于自主学习的车载边缘计算方法，其特征在于：包括：利用传感器采集车辆驾驶数据和环境数据并进行预处理；根据所述车辆驾驶数据构建深度学习模型并分析和学习用户的行为特征；根据所述用户的行为特征和所述环境数据动态调整边缘计算策略；基于所述用户的行为特征预测用户需求并制定个性化边缘计算服务；建立反馈机制，根据用户反馈和监测数据实时优化所述深度学习模型；所述动态调整边缘计算策略包括以下步骤：将用户行为特征和环境数据进行结合并建立综合数据集；基于所述综合数据集制定自适应计算算法，动态调整边缘计算策略；确定边缘计算节点的资源分配；制定边缘计算策略的实时更新机制并实时更新边缘计算策略；所述自适应计算算法的具体公式如下： 其中，Sadaptive为动态调整边缘计算策略的概率；N为综合数据集中的样本数；ui为用户行为特征；ei为环境数据；所述动态调整边缘计算策略的具体情况如下：若动态调整边缘计算策略的概率Sadaptive大于第一阈值，则系统进入主动模式，根据实时数据频繁调整边缘计算策略，增加边缘计算节点的资源分配，提高处理速度和存储容量；若动态调整边缘计算策略的概率Sadaptive不大于第一阈值，则系统进入稳定模式，维持边缘计算节点的静态策略，不频繁进行调整；若环境数据的变化大于第二阈值，则系统进入主动模式，根据新的环境数据灵活调整边缘计算策略；若环境数据的变化不大于第二阈值，则系统进入稳定模式，保持相对稳定；每隔时间T检测动态调整边缘计算策略的概率Sadaptive，若变化幅度大于第三阈值，则系统进入主动模式；若变化幅度不大于第三阈值，则进入稳定模式；所述实时更新边缘计算策略的具体公式如下： 其中，Supdate为实时更新边缘计算策略的概率；T为系统的运行时间；e为自然对数的底；若实时更新边缘计算策略的概率Supdate大于第四阈值，则系统进行实时更新边缘计算策略；若实时更新边缘计算策略的概率Supdate不大于第四阈值，则系统采用非实时的更新方式。

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