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龙图腾网获悉中铁长安重工有限公司申请的专利基于深度学习的电动矿卡动力系统能效优化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：CN120396714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510901713.3，技术领域涉及：B60L15/20；该发明授权基于深度学习的电动矿卡动力系统能效优化方法是由王天龙;卢盼;高博;刘超;翟超杰;李闯;李骞;韩乐乐;侯梦炫;杨力伟;张洪杰;霍文强;闫凯;陈荷之设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电动矿卡动力系统能效优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术应用领域，特别是涉及一种基于深度学习的电动矿卡动力系统能效优化方法，包括：获取待处理信息；基于移动对象的行驶资源影响参数信息和行驶资源预测模型，获取对应的行驶资源预估值，作为移动对象的初始行驶资源预估值；基于移动对象的用户信息，目标行驶资源预估值对所述初始行驶资源预估值进行修正，得到对应的修正结果，作为目标行驶资源预估值；基于所述目标行驶资源预估值，生成移动对象的行驶资源映射关系图并进行可视化显示；响应于接收到控制指令生成信息，基于所述行驶资源映射关系图，生成作用于移动对象的动力系统的控制指令，并输出生成的控制指令。本发明能够对电动矿卡的动力系统的能效进行优化。

本发明授权基于深度学习的电动矿卡动力系统能效优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电动矿卡动力系统能效优化方法，其特征在于，所述方法通过计算机程序执行，所述方法包括如下步骤： S100，获取待处理信息；所述待处理信息包括移动对象的行驶资源影响参数信息和用户信息，所述行驶资源影响参数信息包括目标路径的地形数据和移动对象的属性参数；目标路径的地形数据包括路径长度、路面损坏信息、上坡道信息和路面材质；移动对象的属性参数包括载重、剩余电量和电池剩余寿命； S200，基于移动对象的行驶资源影响参数信息和行驶资源预测模型，获取对应的行驶资源预估值，作为移动对象的初始行驶资源预估值； S300，基于移动对象的用户信息，对所述初始行驶资源预估值进行修正，得到对应的修正结果，作为目标行驶资源预估值； S400，基于所述目标行驶资源预估值，生成移动对象的行驶资源映射关系图并进行可视化显示；其中，行驶资源映射关系图包含地形数据和行驶资源的映射关系； S500，响应于接收到控制指令生成信息，基于所述行驶资源映射关系图，生成作用于移动对象的动力系统的控制指令，并输出生成的控制指令。

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中铁长安重工有限公司，其通讯地址为：710024 陕西省西安市浐灞生态区辛家庙街道广安路3619号1号楼1-4层；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”。

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