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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种电动汽车出行需求估计和交通传感器放置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：CN118155404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410174001.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种电动汽车出行需求估计和交通传感器放置方法是由钱涛;梁泽宇;凌心舒;邢家炜;郭睿思;张远实;胡秦然;吴在军;徐科;黄地设计研发完成，并于2024-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动汽车出行需求估计和交通传感器放置方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种电动汽车出行需求估计和交通传感器放置方法。首先，收集历史出发地‑目的地出行需求数据、历史充电负荷和路段流量；其次，用收集到的数据训练深度强化学习智能体与解码器的Transformer；然后，将所选取的充电负荷典型日输入到训练好的智能体中，产生交通传感器放置方案，随后将传感器观测到的交通道路流量数据输入到编码器的Transformer中，根据回归损失对编码器的Transformer进行训练得到最终的出发地‑目的地精确估计值；最后，将所得到的出发地‑目的地估计值作为输入，利用训练好的拟合交通分配网络，得到最终的交通分布和充电负荷估计值。通过以上步骤，本发明得到了智能电网和智能交通系统中电动汽车交通流出发地‑目的地需求估计和交通传感器放置方法，该方法克服了三级框架的固有复杂性，准确估计了电动汽车的出发地‑目的地需求和放置交通传感器的关键位置，从而有效管理智能电网和智能交通系统。

本发明授权一种电动汽车出行需求估计和交通传感器放置方法在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车出行需求估计和交通传感器放置方法，其特征在于，包括：获得历史出行需求数据、历史充电负荷和路段流量，根据历史经验分布选取充电负荷典型日；将出行需求数据、历史充电负荷和路段流量输入到解码器的Transformer中，训练网络拟合交通分配问题；将历史充电负荷作为观测，出行需求估计和交通流分布的均方误差损失作为奖励，由智能体输出交通传感器的放置方案，训练深度强化学习智能体；将所选取的充电负荷典型日输入到训练好的智能体中，产生交通传感器放置方案；将传感器观测到的交通道路流量数据输入到编码器的Transformer中，根据回归损失对编码器的Transformer进行训练，训练网络得到最终的出行需求精确估计值；利用训练好的拟合交通分配网络，输入所得到的出行需求估计值，得到交通分布和充电负荷精确估计值。

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