北京三快在线科技有限公司张永龙获国家专利权
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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利动力学模型构建方法、装置、存储介质及电子设备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：CN114547972B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210120307.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权动力学模型构建方法、装置、存储介质及电子设备是由张永龙;谭亮;虞航仲;陈梦圆;吕华龙设计研发完成，并于2022-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本动力学模型构建方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本说明书公开了动力学模型构建方法、装置、存储介质及电子设备，用于构建交通工具的动力学模型。在进行模型构建时，可基于交通工具历史上运行时的控制数据，确定交通工具产生的实际状态数据以及动力学模型所产生的仿真状态数据。之后，根据该实际状态数据与仿真状态数据之间的状态误差，通过前馈神经网络，预测动力学模型中各模型参数的补偿值。最后，基于各模型参数的补偿值，对动力学模型中的各模型参数进行调整。通过前馈神经网络预测模型参数的补偿值，进而对动力学模型进行参数调整，实现了动力学模型参数的自动化调整，缩短了动力学模型的拟合时长，提高了动力学模型的拟合效率。
本发明授权动力学模型构建方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种动力学模型构建方法，其特征在于，包括： 获取交通工具历史上运行时的控制数据以及实际状态数据； 将所述控制数据输入所述交通工具的动力学模型中，确定所述动力学模型产生的仿真状态数据； 确定所述仿真状态数据与所述实际状态数据之间的状态误差，并将所述状态误差输入前馈神经网络中，预测所述动力学模型中各模型参数的补偿值； 根据各模型参数的补偿值，对所述动力学模型中的各模型参数进行调整；将所述状态误差输入前馈神经网络中，预测所述动力学模型中各模型参数的补偿值，具体包括： 判断所述状态误差是否小于预设阈值； 若是，确定前馈神经网络训练完成，并根据所述状态误差以及训练完成的所述前馈神经网络，预测所述动力学模型中各模型参数的补偿值； 若否，以最小化输入的状态误差为目标，通过梯度下降法，调整所述前馈神经网络中的网络参数，并根据所述状态误差以及调整后的所述前馈神经网络，预测所述动力学模型中各模型参数的补偿值。
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