基于 AI 大模型的旅游公交线路动态优化研究

摘要

伴随智慧文旅的快速发展，旅游公交系统面对客流时空分布非稳态性强、多源信息耦合繁复及实时响应要求高等考验，传统调度形式在准确性跟灵活性上已显不足。为此，本文建立了一种依据AI大模型驱动的动态改良框架，融合语义理解、跨模态感知与轻量化部署技术，借助意图识别将非结构化游客需求映射为可计算向量，并融合边缘-云端协同架构实现毫秒级异常检测与分钟级方略重生成。针对分布偏移跟计算瓶颈，引入滑动窗口在线学习跟双环反馈机制，在保障安全调度边界的前提下加强模型适应性。实证说明，该方法明显减少等待时间与满载波动，增强系统鲁棒性与决策可解释性，为高动态环境下公共交通智能调度给予了可行途径。