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龙图腾网获悉南方电网电动汽车服务有限公司申请的专利一种电动公务车出行需求的预测方法及系统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：CN121279741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511836367.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种电动公务车出行需求的预测方法及系统是由李泉兵;李浩帆;高岩峰;池浩;魏柳;唐嘉敏;黄桔颂;庄子妮;彭健彪;王奇;黄优哲设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动公务车出行需求的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及电动公务车出行需求管理技术领域，公开了一种电动公务车出行需求的预测方法及系统，包括通过采集电动公务车的行驶里程、出行时间、充电记录、电池容量、单位能效、气象信息与交通流量，获取按统一时间戳对齐的原始数据；基于原始数据执行缺失值填补、异常值剔除与时间序列重采样，形成第一数据集。通过将经验模态分解用于分解多源非平稳时序信号、采用算术优化算法对长短期记忆网络参数进行动态寻优，并基于优化后的长短期记忆网模型执行多时段出行与能耗预测，以解决现有技术在多源非线性数据环境下预测精度不稳定、参数自适应能力不足及模型收敛性差的问题。

本发明授权一种电动公务车出行需求的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电动公务车出行需求的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过采集包括车辆的行驶里程数据、充电数据、以及车辆所在位置的气象与交通数据的电动公务车数据，获取按统一时间戳对齐的原始数据；基于原始数据形成第一数据集； S2、通过对第一数据集与目标序列中的行驶里程序列和耗电量序列执行相关性计算，识别出相关系数不低于预设下限阈值的特征变量；将识别出的特征变量执行方差膨胀计算，并按预设阈值剔除共线变量，形成第二特征集； S3、通过对第二特征集中的时间序列执行经验模态分解，解出本征模态函数序列与残余序列；将每一条本征模态函数执行能量占比统计与样本熵统计，并根据能量占比区间下限与上限和样本熵区间下限与上限筛选保留的本征模态函数；将保留的本征模态函数按权重加权求和，生成第三时序矩阵； S4、通过将长短期记忆网络的结构与训练超参数构建为参数向量；利用算术优化算法对所述参数向量执行全局寻优，并以模型在验证集上的预测误差为目标函数，解出最优参数向量并输出优化参数集，通过将长短期记忆网络的结构参数与训练参数分别定义为可调变量，结构参数包括隐藏单元数量、网络层数与滑动窗口长度，训练参数包括学习率与目标权重系数，将所有参数变量在其允许取值范围内按浮点数编码形成参数向量，并将参数向量集合定义为参数空间，在参数空间内随机生成固定数量的候选参数向量，每个参数向量对应一个搜索个体，为每个搜索个体设置位置变量与方向变量，分别表示该个体在参数空间中的当前取值与更新方向，将初始搜索群体存储为第一代种群，并初始化算术运算控制系数，在每一代迭代中，选取当前种群中的全局最优参数向量作为参考，将其数值依次代入加运算、减运算、乘运算与除运算的算术更新规则中，其中加运算和减运算用于在局部范围内调整参数精度，乘运算与除运算用于在全局范围内扩展搜索区域，通过执行加减乘除的组合更新，使每个候选参数向量在当前迭代步中生成新的位置向量，形成新的候选参数群体，将更新后的每个候选参数向量分别输入长短期记忆网络模型，固定网络结构并执行前向传播，计算验证集上的均方根误差，对每个参数向量计算其适应度值，适应度定义为均方根误差的倒数，将所有参数向量按适应度值从高到低排序，保留适应度值大于预设阈值的参数向量作为下一代候选参数群体，并将适应度值小于预设阈值的参数向量从群体中剔除，当迭代次数达到预设上限或全局最优适应度在连续多轮迭代中变化量低于预设收敛阈值时，停止算术优化算法迭代，将当前适应度最高的参数向量定义为最优参数向量，并解出其中的每个参数变量值，形成优化参数集，将优化参数集输出并写入长短期记忆网络的结构配置与训练配置中，作为后续模型训练与预测计算的输入参数依据； S5、通过将第三时序矩阵与优化参数集输入长短期记忆网络，执行前向计算与训练更新，解出未来预定时间内的行驶里程序列与耗电量序列；将解出的预测序列按时间索引输出，生成电动公务车出行需求预测结果。

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