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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于电子围栏的共享单车投放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：CN121352422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511912799.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于电子围栏的共享单车投放方法和装置是由李昀轩;周英杰;王世豪;魏中华;张永男;贾晓璐;顾欣设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电子围栏的共享单车投放方法和装置在说明书摘要公布了：本公开涉及智能交通技术领域，尤其是提供一种基于电子围栏的共享单车投放方法和装置。该方法包括：获取目标区域内共享单车在历史时间段的历史借还时间序列数据和对应的历史气象时间序列数据、以及预先构建的空间图和混合深度学习模型；其中，空间图具有多个节点和位于相邻节点之间的边，节点表征用于停放共享单车的电子围栏，边表征相邻电子围栏的空间相关性权重；利用混合深度学习模型基于空间图、历史借还时间序列数据和历史气象时间序列数据，得到未来时刻各电子围栏内共享单车的预测借还量；基于预测借还量，确定未来时刻各电子围栏内共享单车的投放量。本公开能够在提升共享单车运营效率的同时，有效降低运营成本，提升用户体验。

本发明授权基于电子围栏的共享单车投放方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于电子围栏的共享单车投放方法，其特征在于，包括： 获取目标区域内共享单车在历史时间段的历史借还时间序列数据和对应的历史气象时间序列数据、以及预先构建的空间图和混合深度学习模型；其中，所述空间图具有多个节点和位于相邻节点之间的边，所述多个节点表征所述目标区域内用于停放所述共享单车的多个电子围栏，所述边表征相邻所述电子围栏的空间相关性权重；所述混合深度学习模型的网络架构包括多模态特征提取网络、多模态特征融合模块、编码模块和非线性模块； 利用所述多模态特征提取网络分别对所述空间图、所述历史借还时间序列数据和所述历史气象时间序列数据进行特征提取，得到各所述电子围栏的空间特征、所述共享单车的借还时间特征和气象影响特征； 利用所述多模态特征融合模块对所述空间特征、所述借还时间特征和所述气象影响特征进行融合，得到各所述电子围栏的深度融合特征； 利用所述编码模块，从所述深度融合特征中获取长程依赖关系和全局上下文信息，得到编码特征； 利用所述非线性模块对所述编码特征进行非线性变换，得到未来时刻所述共享单车的预测借还量； 基于所述预测借还量，确定所述未来时刻各所述电子围栏内所述共享单车的投放量； 所述方法还包括： 获取所述目标区域包括的多个兴趣点； 对所述多个兴趣点进行密度聚类，得到多个聚类中心； 基于所述多个聚类中心，确定所述多个电子围栏在所述目标区域的设置位置； 所述相邻所述电子围栏的空间相关性权重的计算公式为： 其中，表示相邻电子围栏和电子围栏的空间相关性权重，表示相邻电子围栏和电子围栏的质心之间的欧氏距离，表示控制衰减速率的高斯核带宽超参数。

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