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龍圖騰網獲悉浙江大學;杭州西子泊錦科技有限公司;杭州西子智能停車股份有限公司申請的專利一種用戶時效偏好驅動的通勤停充智能引導方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120236427B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510729106.3，技術領域涉及：G08G1/14；該發明授權一種用戶時效偏好驅動的通勤停充智能引導方法及裝置是由高一聰;林繼旺;李準;呂洪峰;陳仲慧;樓夢潔;鄭浩;密尚華設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用戶時效偏好驅動的通勤停充智能引導方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用戶時效偏好驅動的通勤停充智能引導方法及裝置。方法包括利用采集的行為數據構建停充數據集，根據停充數據集訓練新能源用戶時效偏好畫像模型，再采集當前時刻前的行為數據輸入到新能源用戶時效偏好畫像模型進行預測，根據預測的結果和采集的通勤停車區域規劃數據獲取所有用戶的綜合通勤停充便捷度，根據綜合通勤停充便捷度構建智能引導停車位模型，采用遺傳算法進行求解得到各個用戶的新能源汽車對應的停車位位置。本發明實現了綜合對所有新能源汽車進行通勤停充調度的優勢，取得了考慮所有用戶的綜合通勤停充便捷度和時效性的效果，達到了最優的通勤停充綜合安排的目標。

本發明授權一種用戶時效偏好驅動的通勤停充智能引導方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種用戶時效偏好驅動的通勤停充智能引導方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、采集歷史若干天內每個新能源汽車進出停車場的行為數據，根據所有新能源汽車的行為數據構建停充數據集； S2、構建新能源汽車用戶時效偏好畫像模型，將停充數據集輸入到新能源汽車用戶時效偏好畫像模型中進行訓練，得到訓練好的新能源汽車用戶時效偏好畫像模型； S3、將采集到的當前時刻之前的行為數據輸入到新能源汽車用戶時效偏好畫像模型中進行預測，根據預測的結果和采集到的預設滑動窗口時間內的通勤停車區域規劃數據獲取每個新能源汽車的總通勤停充便捷度，根據總通勤停充便捷度獲取所有用戶的綜合通勤停充便捷度； 所述S3具體為： S31、采集當前時刻之前的預設時間段內所有新能源汽車的行為數據，并將行為數據輸入到訓練好的新能源汽車用戶時效偏好畫像模型中預測得到當前時刻后的預設滑動窗口時間內每個新能源汽車從各個停車場出口離開停車場的概率值； S32、采集預設滑動窗口時間內每個新能源汽車的通勤停車區域規劃數據，根據通勤停車區域規劃數據和每個新能源汽車從各個停車場出口離開停車場的概率值獲取每個新能源汽車的總通勤停充便捷度； 每個所述新能源汽車的總通勤停充便捷度按以下公式進行處理得到： ρi=0.5αi+0.3βi+0.2γi αi=1-Di，INjP+∑k=1 n f i，INj，OUTk×Di，OUTkP2 βi=1-Di，INjP×1-SOC100 γi=1-INTP 其中，i表示新能源汽車的用戶編號；ρi表示用戶編號i的新能源汽車的總通勤停充便捷度；αi表示基于新能源汽車用戶停車與取車的通勤停充便捷度；βi表示基于新能源汽車充電的通勤停充便捷度；γi表示基于新能源汽車密集度的通勤停充便捷度；k和j均表示索引；Di，INjP表示新能源汽車從編號為j的停車場入口行駛到編號為P的停車位的難度；Di，OUTkP表示新能源汽車從編號為P的停車位行駛到編號為k的停車場出口的難度值；n表示停車場出口的總數；f i，INj，OUTk表示新能源汽車進入編號為j的停車場入口的前提下，從編號為k的停車場出口離開停車場的概率值；SOC表示新能源汽車進入停車場入口時新能源汽車的電量；INTP表示編號為P的停車位的新能源汽車密集度； S33、根據每個新能源汽車用戶的總通勤停充便捷度獲取所有用戶的綜合通勤停充便捷度； S4、根據綜合通勤停充便捷度構建智能引導停車位模型，采用遺傳算法對智能引導停車位模型進行處理得到各個用戶的新能源汽車對應的停車位位置，根據得到的停車位位置引導各個新能源汽車進入對應的停車位。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學;杭州西子泊錦科技有限公司;杭州西子智能停車股份有限公司，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。