本发明涉及数学建模，尤其涉及基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法及系统。
背景技术：
：：1、随着社会的发展，外卖点餐已经是社会各个阶层人士的普遍需求。除了传统的堂吃和打包食物外，近年来还出现了外卖软件为餐厅和食客提供了一个便利的工具，解决了餐厅和食客之间的信息不对称问题，也减少了用户的取餐等待时间。2、然而，现有的部分外卖平台软件，在处理外卖订单数据流时，在数据流处理与时间管理功能方面仍存在一定的局限，难以实现非常实时与准确的事件模式识别。在外卖订单动态数据挖掘和预测分析方面，精确性和对数据动态变化的适应能力也有待加强。此外，在资源分配和任务调度方面，也一定程度上存在灵活性和效率不足的问题，导致资源利用不均和效率低下。技术实现思路1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法及系统。2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务方法，包括以下步骤：3、基于云计算环境，采用apache flink流数据处理技术，并结合窗口函数和时间管理功能处理外卖订单数据流，集成事件处理算法识别目标数据模式和事件，生成外卖订单实时数据流处理结果；4、基于所述外卖订单实时数据流处理结果，应用长短期记忆网络，进行动态数据挖掘和预测分析，并采用自适应学习率调整机制和模型微调策略匹配数据动态变化，生成外卖订单预测分析数据；5、基于所述外卖订单预测分析数据，结合线性规划和遗传算法，进行云端资源的分配和任务调度，并运用回归分析和聚类技术预测资源需求和用户行为，获取目标优化外卖订单资源分配方案；6、在所述目标优化外卖订单资源分配方案支持下，实行基于云的数学模型自动化部署系统，通过自动转换和优化模型匹配计算环境，并集成自动扩展和负载均衡功能，生成外卖订单的数学模型自动化部署；7、基于所述外卖订单的数学模型自动化部署，构建机器学习模型集成平台，整合多种机器学习算法，实施自动数据预处理和特征工程，建立用于外卖订单的集成机器学习模型平台；8、在所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台上，进行数据并行处理和模型迭代，利用云计算资源，进行大数据集处理和模型优化，得到优化后的外卖订单机器学习模型；9、s7：基于所述优化后的外卖订单机器学习模型，执行终端数据分析和结果呈现，提供可视化工具，支持用户上传、配置和监控模型性能，生成终端用户的外卖订单可视化分析报告；10、所述外卖订单实时数据流处理结果包括时间序列分析结果、事件模式识别、即时数据响应，所述外卖订单预测分析数据具体为时间序列预测结果、数据趋势分析和行为预测模型，所述优化的外卖订单资源分配方案包括资源分配图、任务调度计划和预测的资源使用模式，所述外卖订单的数学模型自动化部署包括模型的云端匹配、自动扩展配置和负载平衡策略，所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台包括多算法支持、数据预处理流程和特征选择机制，所述优化后的外卖订单机器学习模型包括模型的迭代版本、优化的处理流程和增强的预测能力，所述终端用户的外卖订单可视化分析报告包括数据分析图表、性能监控仪表板和用户交互界面。11、作为本发明的进一步方案，基于云计算环境，采用apache flink流数据处理技术，并结合窗口函数和时间管理功能处理外卖订单数据流，集成事件处理算法识别目标数据模式和事件，生成外卖订单实时数据流处理结果的步骤具体为：12、基于云计算环境，采用apache flink框架并结合分布式日志系统，进行外卖订单数据流的分发处理，生成外卖订单数据流接入结果；13、基于外卖订单数据流接入结果，采用滑动窗口算法结合事件时间窗口技术，进行外卖订单数据流分析，并执行时间序列的分割，生成时间序列分割结果；14、基于时间序列分割结果，应用时间管理功能，进行数据同步和处理，生成时间管理处理结果；15、基于时间管理处理结果，采用事件处理算法，进行外卖订单实时数据流分析，生成外卖订单实时数据流处理结果；16、时间管理功能包括水印生成和延迟数据处理策略，事件处理算法包括状态机模式匹配和事件关联分析。17、作为本发明的进一步方案，基于所述外卖订单实时数据流处理结果，应用长短期记忆网络，进行动态数据挖掘和预测分析，并采用自适应学习率调整机制和模型微调策略匹配数据动态变化，生成外卖订单预测分析数据的步骤具体为：18、基于所述外卖订单实时数据流处理结果，初始化并配置长短期记忆网络，进行数据的预处理，配置并优化lstm网络，生成lstm初始化配置结果；19、基于所述lstm初始化配置结果，执行动态数据挖掘流程，分析数据趋势和模式，并提炼关键信息，生成外卖订单数据挖掘结果；20、基于所述外卖订单数据挖掘结果，应用自适应学习率调整机制，优化lstm网络性能，生成优化后的lstm网络；21、基于所述优化后的lstm网络，采用数据分析方法，对所述外卖订单数据挖掘结果进行深度趋势预测，并通过分析结果提取关键洞察，生成外卖订单预测分析数据。22、作为本发明的进一步方案，基于所述外卖订单预测分析数据，结合线性规划和遗传算法，进行云端资源的分配和任务调度，并运用回归分析和聚类技术预测资源需求和用户行为，获取目标优化外卖订单资源分配方案的步骤具体为：23、基于所述外卖订单预测分析数据，运用x线性规划，进行外卖订单资源分配的初始规划，生成外卖订单初步资源分配方案；24、基于所述外卖订单初步资源分配方案，采用遗传算法中的nsga-ii，进行资源优化，生成初始优化外卖订单资源分配方案；25、基于所述初始优化外卖订单资源分配方案，使用多元线性回归分析，预测资源需求趋势并制定辅助决策，生成外卖订单资源需求预测结果；26、基于所述外卖订单资源需求预测结果，应用k-means聚类算法，对用户行为进行分析，优化资源调度策略，获取目标优化外卖订单资源分配方案。27、作为本发明的进一步方案，在所述目标优化外卖订单资源分配方案支持下，实行基于云的数学模型自动化部署系统，通过自动转换和优化模型匹配计算环境，并集成自动扩展和负载均衡功能，生成外卖订单的数学模型自动化部署的步骤具体为：28、基于所述目标优化外卖订单资源分配方案，采用云计算架构设计方法，进行云端数学模型自动化部署系统的基础架构设计，构建系统架构，生成系统基础架构设计结果；29、基于所述系统基础架构设计结果，实施模型自动转换策略，使用具体为tensorflow lite或onnx模型轻量化技术，进行模型优化，生成外卖订单模型适配结果；30、基于所述外卖订单模型适配结果，实施弹性计算资源管理算法，在kubernetes环境中使用水平扩展策略，根据系统负载自动调整资源，生成外卖订单自动扩展配置结果；31、基于所述外卖订单自动扩展配置结果，实施网络流量管理和优化技术，使用具体为nginx或haproxy的负载均衡器，生成外卖订单的数学模型自动化部署。32、作为本发明的进一步方案，基于所述外卖订单数学模型自动化部署，构建机器学习模型集成平台，整合多种机器学习算法，实施自动数据预处理和特征工程，建立用于外卖订单的集成机器学习模型平台的步骤具体为：33、基于所述外卖订单数学模型自动化部署，采用容器化技术docker和自动化配置工具ansible，进行环境部署，并设置虚拟化环境，生成基础机器学习环境部署；34、基于所述基础机器学习环境部署，结合集成学习算法和支持向量机，进行算法的融合与集成，构建用于外卖订单的算法集成框架；35、基于所述用于外卖订单的算法集成框架，采用数据预处理技术和特征工程技术，进行数据的准备和特征的优化处理，构建预处理和特征工程模块；36、基于所述预处理和特征工程模块，应用模型优化策略，进行模型的调整和性能提升，生成用于外卖订单的集成机器学习模型平台。37、作为本发明的进一步方案，在所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台上，进行数据并行处理和模型迭代，利用云计算资源，进行大数据集处理和模型优化，得到优化后的外卖订单机器学习模型的步骤具体为：38、基于所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台，采用数据分片算法，进行数据分块处理，利用云计算资源进行初步数据处理，生成外卖订单数据分片结果；39、基于所述外卖订单数据分片结果，采用具体为mapreduce和spark的并行计算框架，进行数据并行处理，并进行数据合并，生成外卖订单并行处理结果；40、基于所述外卖订单并行处理结果，采用梯度下降算法，进行模型参数的迭代优化，并对模型进行性能测试，生成外卖订单模型迭代优化结果；41、基于所述外卖订单模型迭代优化结果，进行模型调整和集成，并进行模型验证，生成优化后的外卖订单机器学习模型。42、作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的外卖订单机器学习模型，执行终端数据分析和结果呈现，提供可视化工具，支持用户上传、配置和监控模型性能，生成终端用户的外卖订单可视化分析报告的步骤具体为：43、基于所述优化后的外卖订单机器学习模型，执行数据加载和预处理，采用数据清洗和特征工程方法，生成预处理数据；44、基于所述预处理数据，采用决策树和线性回归，执行终端数据分析，并进行结果校验，生成外卖订单分析结果；45、基于所述外卖订单分析结果，采用包括tableau和matplotlib库的数据可视化工具，进行交互式数据探索，生成可视化分析报告；46、基于所述可视化分析报告，提供用户界面支持用户上传新数据、配置模型参数和监控模型性能，并进行性能评估和报告生成，生成终端用户的外卖订单可视化分析报告。47、本发明还提出一种基于云计算的外卖送餐平台的数学模型服务系统，所述系统包括数据流处理模块、动态数据挖掘模块、资源分配优化模块、自动化部署模块、模型集成与分析模块、数据并行与迭代模块与分析报告生成模块；48、数据流处理模块，基于云计算环境，采用apache flink流数据处理技术，并结合窗口函数和时间管理功能处理外卖订单数据流，集成事件处理算法识别目标数据模式和事件，生成外卖订单实时数据流处理结果；49、动态数据挖掘模块，基于所述外卖订单实时数据流处理结果，应用长短期记忆网络，进行动态数据挖掘和预测分析，并采用自适应学习率调整机制和模型微调策略匹配数据动态变化，生成外卖订单预测分析数据；50、资源分配优化模块，基于所述外卖订单预测分析数据，结合线性规划和遗传算法，进行云端资源的分配和任务调度，并运用回归分析和聚类技术预测资源需求和用户行为，获取目标优化外卖订单资源分配方案；51、自动化部署模块，在所述目标优化外卖订单资源分配方案支持下，实行基于云的数学模型自动化部署系统，通过自动转换和优化模型匹配计算环境，并集成自动扩展和负载均衡功能，生成外卖订单的数学模型自动化部署；52、模型集成与分析模块，基于所述外卖订单的数学模型自动化部署，构建机器学习模型集成平台，整合多种机器学习算法，实施自动数据预处理和特征工程，建立用于外卖订单的集成机器学习模型平台；53、数据并行与迭代模块，在所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台上，进行数据并行处理和模型迭代，利用云计算资源，进行大数据集处理和模型优化，得到优化后的外卖订单机器学习模型；54、分析报告生成模块，基于所述优化后的外卖订单机器学习模型，执行终端数据分析和结果呈现，提供可视化工具，支持用户上传、配置和监控模型性能，生成终端用户的外卖订单可视化分析报告；55、所述外卖订单实时数据流处理结果包括时间序列分析结果、事件模式识别、即时数据响应，所述外卖订单预测分析数据具体为时间序列预测结果、数据趋势分析和行为预测模型，所述优化的外卖订单资源分配方案包括资源分配图、任务调度计划和预测的资源使用模式，所述外卖订单的数学模型自动化部署包括模型的云端匹配、自动扩展配置和负载平衡策略，所述用于外卖订单的集成机器学习模型平台包括多算法支持、数据预处理流程和特征选择机制，所述优化后的外卖订单机器学习模型包括模型的迭代版本、优化的处理流程和增强的预测能力，所述终端用户的外卖订单可视化分析报告包括数据分析图表、性能监控仪表板和用户交互界面。56、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：57、本发明中，通过apache flink流数据处理技术结合窗口函数和时间管理功能，该方法在处理外卖订单数据流方面表现出高效性和准确性，实现精准的事件模式识别和即时数据响应。长短期记忆网络与自适应学习率调整相结合，提高动态数据挖掘和预测分析的准确度。结合线性规划和遗传算法进行云端资源分配和任务调度优化资源利用，减少资源浪费。自动化部署方面，自动转换和优化模型匹配计算环境，并集成自动扩展和负载均衡功能，提高外卖订单系统的可伸缩性和负载处理能力。当前第1页12当前第1页12