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龙图腾网获悉广东正品智慧科技股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的充电桩智能引导系统及方法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：CN120146312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510367957.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于神经网络的充电桩智能引导系统及方法是由陈建国;黄大雄;陈林;周义秀设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的充电桩智能引导系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及充电桩引导技术领域，尤指一种基于神经网络的充电桩智能引导系统及方法通过物联网数据采集模块融合充电桩状态、用户位置、天气、区域事件及时间段多源信息，标准化生成结构化输入，提升系统环境感知能力；利用特征处理模块构建高维时空特征向量，增强特征表达效果；基于长短期记忆网络建立时序预测模型，预测未来可用充电桩数，增强实现充电桩可用数预测。引入强化学习算法构建导航引导策略模型，以用户成功充电和充电桩利用率为奖励依据，动态优化引导策略，综合考虑导航时间与预测资源状态，实现智能化引导与资源合理分配，显著提升用户体验与整体调度效率。

本发明授权一种基于神经网络的充电桩智能引导系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的充电桩智能引导系统，其特征在于，包括：物联网数据采集模块、特征处理模块、充电桩状态预测模块和导航引导决策模块； 所述物联网数据采集模块用于采集充电桩使用状态数据、用户位置信息、天气信息、区域事件信息及时间段信息，并进行标准化处理，生成统一结构的数据输入； 所述特征处理模块用于对所述统一结构的数据输入进行特征提取和融合处理，生成输出多维度时空特征向量； 所述充电桩状态预测模块用于基于时序神经网络对所述特征处理模块输出的时空特征向量结合各时间段接受引导的用户数量进行建模，构建可用充电桩数预测模型； 所述导航引导决策模块用于根据用户当前位置计算其到各充电站的预计到达时间，通过可用充电桩数预测模型计算用户预设范围内的各充电站未来可用充电桩数，基于预训练的强化学习模型根据各充电站未来可用充电桩数确定引导充电站，所述强化学习模型的奖励函数通过用户成功充电情况与充电桩利用率构建； 所述可用充电桩数预测模型根据计算预测值与真实到达时刻的可用桩数之间的误差进行局部模型更新； 所述强化学习模型的构建包括以下步骤： 建立以用户当前位置、各充电站预计可用充电桩数、导航时间、排队状态和历史利用率组成的状态空间，表示当前环境状态； 定义动作空间为系统可为用户推荐的多个候选充电站，每个动作对应向用户引导至其中一个充电站的引导策略； 构建奖励函数，其中，若用户到达目标充电站后成功开始充电，则给予正向奖励值；若用户因充电桩已满、排队超时或导航失败而无法完成充电，则给予负向奖励值，结合目标充电站在推荐后实际的充电桩利用率变化，对奖励值进行调整； 采用基于策略优化目标函数的强化学习算法对策略网络进行训练，根据当前状态选择最优动作，并通过与实际反馈的奖励值进行比较，使用反向传播算法对模型参数进行更新，直至收敛于稳定，得到训练完成的强化学习模型； 所述采集充电桩使用状态数据、用户位置信息、天气信息、区域事件信息及时间段信息包括以下步骤： 从充电站终端设备实时采集各充电桩的使用状态数据，包括当前空闲状态、占用时长、排队车辆数量及设备运行状态； 通过移动终端获取用户当前位置坐标信息，并结合地理信息系统对用户所处区域进行编码； 调用天气服务接口获取用户所在区域的实时天气信息，包括温度、降水、风力等级及天气状况类型； 从城市事件信息平台获取特定区域内在预测时段是否存在交通管制、演出、集会与车辆行为的区域事件信息； 根据服务器系统时间提取短信请求时间所对应的小时段、工作日与否及是否节假日的时间段信息。

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