本發(fā)明公開了一種基于強化學習的智能網(wǎng)聯(lián)云平臺的預測模型生成方法，涉及智能網(wǎng)聯(lián)汽車云平臺預測技術(shù)領(lǐng)域，該方法利用獲取的若干汽車信息數(shù)據(jù)、算子字符序列，結(jié)合RNN Controller網(wǎng)絡(luò)和模型解析器，生成汽車信息預測網(wǎng)絡(luò)模型，算子字符序列有多類算子，使得所生成的汽車信息預測網(wǎng)絡(luò)模型的算子有多種，具有結(jié)構(gòu)多樣性，能夠?qū)崿F(xiàn)更好的預測效果；汽車信息預測網(wǎng)絡(luò)模型中首創(chuàng)的采用強化學習思路，將識別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行改造為預測問題，適配出一套通用的自動預測模型的生成方法，從大量的搜索空間中去選擇出優(yōu)良的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的思路，不需要人工進行設(shè)計結(jié)構(gòu)，節(jié)約時間和工作成本，效率更高；采用權(quán)重共享的思路，提高搜索的效率，比非共享的模型要快1000倍左右。