El problema de la ruta óptima es un tema importante en el actual sistema de información geográfica (GIS) y en los campos de la informática. El algoritmo de Dijkstra es un método comúnmente utilizado para encontrar la ruta más corta, que generalmente se utiliza para encontrar la ruta de menor costo desde una sola fuente. Basándose en el análisis e investigación del algoritmo tradicional de Dijkstra, este documento señala los problemas del algoritmo de Dijkstra y lo optimiza para mejorar su capacidad de almacenamiento y eficiencia operativa. Luego, combinado con los elementos de tráfico, se establece un nuevo método de planificación de ruta óptima basado en red. Sin embargo, la red existente está lejos de la operación real en términos de la expansión de la red de transporte, la incertidumbre del entorno de transporte y las diferencias en el área de transporte. Por lo tanto, este documento propone un método de planificación de ruta óptima de transbordo basado en aprendizaje profundo, orientado a escenarios de transporte multimodal. Este documento presenta principalmente el sistema de transporte inteligente y el sistema de navegación inteligente, y luego realiza una investigación en profundidad sobre la planificación de rutas óptimas. Este documento también utiliza el algoritmo de red neuronal profunda para optimizar el cálculo, y finalmente analiza su uso y aplicación. También se realizaron experimentos de simulación para analizar la relación entre el consumo de energía, las emisiones, la velocidad, el costo de carga y otros factores bajo la ruta óptima. Los resultados experimentales finales muestran que dentro del rango del límite de emisión de [100,200], la emisión es del 50%, la emisión es menor al 100%, pero la emisión es superior al 75%. En [100,200], el 75% de la tasa de carga emite no menos del 100%. En [200,300], el 50% y el 100% de las emisiones son iguales. Esto también significa que las emisiones son las mismas pero las rutas no necesariamente son las mismas.