本發(fā)明公開了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的公共事件預(yù)警模型的動態(tài)參數(shù)權(quán)重確定方法，采集公交車、出租車以及路口非機(jī)動車的車輛歷史數(shù)據(jù)；使用基于位置信息的多維行車時間序列分形的表示方法對采集的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到一個四維的歷史數(shù)據(jù)圖；利用標(biāo)定的沖突預(yù)警標(biāo)簽，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型的搭建；通過迭代訓(xùn)練獲得智能體到達(dá)異常序列即公共預(yù)警事件的到達(dá)路徑，將不同的迭代訓(xùn)練的智能體進(jìn)行多線程的演示對比，選取三個指標(biāo)最優(yōu)的智能體，將四維的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行展開，分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重參數(shù)，得到動態(tài)權(quán)重的參數(shù)。有效提高了預(yù)警模型的準(zhǔn)確性，該方法新穎獨(dú)特，設(shè)計(jì)構(gòu)思巧妙，預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確，應(yīng)用環(huán)境好，市場前景廣闊。