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龙图腾网获悉广州市广源物联科技有限公司申请的专利基于深度学习的城市固废资源化利用规划方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119067305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411156830.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于深度学习的城市固废资源化利用规划方法和装置是由赵伟;刘奇;徐道广;徐辉设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的城市固废资源化利用规划方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及固废利用管理领域，公开了一种基于深度学习的城市固废资源化利用规划方法和装置，方法包括：获取待处理固废信息和多个处理站点信息；其中，待处理固废信息包括待处理固废对应的固废类别、固废重量和固废位置，多个处理站点信息分别包括每个处理站点对应的站点位置、不同种类固废的处理容量和不同种类固废的处理资源化率；通过资源化利用规划模型，根据待处理固废信息和多个处理站点信息，确定待处理固废信息对应的一个或多个目标处理站点信息，每个目标处理站点信息对应一个目标处理站点和目标处理站点对应的目标固废处理量。本申请能够对固废运输资源、固废处理资源进行合理规划，提高了固废资源化利用的效果。

本发明授权基于深度学习的城市固废资源化利用规划方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的城市固废资源化利用规划方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理固废信息和多个处理站点信息；其中，待处理固废信息包括待处理固废对应的固废类别、固废重量和固废位置，多个处理站点信息分别包括每个处理站点对应的站点位置、不同种类固废的处理容量和不同种类固废的处理资源化率； 通过资源化利用规划模型，根据待处理固废信息和多个处理站点信息，确定待处理固废信息对应的一个或多个目标处理站点信息，包括：根据待处理固废信息的运输成本因子、固废位置和每个处理站点对应的站点位置，确定每个处理站点对应的运输成本特征；其中，一个固废类别对应一个运输成本因子； 通过资源化利用规划模型，根据待处理固废信息、每个处理站点对应的运输成本特征、不同种类固废的处理容量和不同种类固废的处理资源化率，确定待处理固废信息对应的一个或多个目标处理站点信息； 每个目标处理站点信息对应一个目标处理站点和目标处理站点对应的目标固废处理量；其中，在训练资源化利用规划模型时，针对不同种类固废的处理资源化率，以每个种类固废的处理资源化率最大化为训练目标； 通过资源化利用规划修正模型，根据每个目标处理站点信息对应的目标运输成本特征、目标资源化特征、多个处理站点信息分别对应的每个处理站点对应的站点位置、不同种类固废的处理容量和不同种类固废的处理资源化率，确定每个目标处理站点信息对应的一个或多个修正处理站点信息。

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