1.一种混合现实道路显示优化方法，其特征在于，包括如下步骤，对道路的拥堵情况、虚拟混合模型显示内容，虚拟混合模型显示的持续时间进行记录，分别按星期、日期、时间分类的拥堵信息统计结果，根据所述统计结果，确定不同路段的最优隔离模型显示位置的调整时段。

2.根据权利要求1所述的混合现实道路显示优化方法，其特征在于，还包括步骤，构建深度学习神经网络，所述深度学习神经网络的输入层包括日期、星期、时刻、是否为节假日、道路拥堵情况，输出层包括虚拟混合模型的显示位置信息、虚拟混合模型的显示内容，用所述统计结果对神经网路进行训练，得到训练后的的深度学习神经网络；对训练后神经网络进行运用，输入时间日期、道路拥堵情况，根据神经网络的输出进行虚拟混合模型的显示。

3.一种混合现实道路显示优化存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序在被运行时执行如下步骤，对道路的拥堵情况、虚拟混合模型显示内容，虚拟混合模型显示的持续时间进行记录，分别按星期、日期、时间分类的拥堵信息统计结果，根据所述统计结果，确定不同路段的最优隔离模型显示位置的调整时段。

4.根据权利要求3所述的混合现实道路显示优化存储介质，其特征在于，所述计算机程序在被运行时还执行步骤，构建深度学习神经网络，所述深度学习神经网络的输入层包括日期、星期、时刻、是否为节假日、道路拥堵情况，输出层包括虚拟混合模型的显示位置信息、虚拟混合模型的显示内容，用所述统计结果对神经网路进行训练，得到训练后的的深度学习神经网络；对训练后神经网络进行运用，输入时间日期、道路拥堵情况，根据神经网络的输出进行虚拟混合模型的显示。