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龙图腾网获悉天津平高易电科技有限公司;天津大学申请的专利基于梯度提升树与多层感知机融合的充电桩故障诊断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：CN116484299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310240498.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于梯度提升树与多层感知机融合的充电桩故障诊断方法是由郭志;朱新山;许成乾;郭恩伯;郭恩仲;陈南冰;张云;高宇;刘畅设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于梯度提升树与多层感知机融合的充电桩故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于梯度提升树与多层感知机融合的充电桩故障诊断方法，涉及充电桩故障诊断技术领域。为解决充电桩故障诊断中普遍存在的特征提取难题以及复杂的人工智能模型容易产生过拟合问题，本发明提出基于梯度提升树GBDT与多层感知机MLP融合的新方法，根据集成学习理论，建立多个独立的梯度提升树GBDT模型，组建多个全连接的GBDT层，最后连接一个多层感知机MLP模型，进行特征学习与分类。该融合方案避免了手动提取特征的困难，在降低对单个模型性能和复杂度依赖的同时，其融合性能得到提升而且更加稳定。在公开数据集上的实验结果表明，本发明提出的方案优于典型的独立机器学习方案。

本发明授权基于梯度提升树与多层感知机融合的充电桩故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于梯度提升树与多层感知机融合的充电桩故障诊断方法，其特征在于，采集待测充电桩数据集，构造成特征向量，并将所述特征向量输入融合模型，输出充电桩故障诊断结果， 所述融合模型包括N层学习器，其中N≥2， 前N-1层学习器均由多个独立的梯度提升树GBDT模型构成，第N层学习器为一个含有多个隐含层的多层感知机MLP模型； 前一层学习器的输出作为后一层学习器的输入，第一层学习器的梯度提升树GBDT模型以充电桩的特征向量为输入，输出充电桩故障预测，后一层的梯度提升树GBDT模型通过集成前一层的梯度提升树GBDT模型的输出，输出新的充电桩故障预测，第N层学习器的多层感知机MLP模型接收成第N-1层学习器的梯度提升树GBDT模型的输出，输出充电桩故障诊断结果； 所述融合模型由三层学习器构成，第一层学习器包括5个梯度提升树GBDT模型，第二层学习器包括3个梯度提升树GBDT模型，第三层学习器包括一个含有两个隐含层的多层感知机MLP模型； 所述融合模型中，对特征向量进行多次采样，为第一层学习器中每个梯度提升树GBDT模型提供不同的输入数据，对前一层学习器中所有梯度提升树GBDT模型输出的充电桩故障预测值进行Stacking处理，为后一层学习器中每个梯度提升树GBDT模型提供不同的输入数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津平高易电科技有限公司;天津大学，其通讯地址为：300000 天津市东丽区华明街弘泰道12号研发楼5楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。