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龙图腾网获悉江西五十铃汽车有限公司申请的专利一种车辆能耗优化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：CN118917002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411413390.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种车辆能耗优化方法及系统是由雷新;艾武平;张磊;廖程亮;樊华春;周勇;张红庆;张雪煌;陈志远设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆能耗优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种车辆能耗优化方法及系统，该方法包括：实时检测出与车辆对应的车辆行驶参数、与车辆内部的电池包对应的电池工作参数；实时创建出一原始时间轴，并在原始时间轴上按照时间的先后顺序将车辆行驶参数以及电池工作参数逐一映射至原始时间轴上，以生成对应的目标时间轴；根据目标时间轴实时整合出对应的车辆行驶信息，并通过车辆行驶信息对预设遗传算法以及预设粒子群算法进行融合处理，以实时生成对应的目标检测算法；通过目标检测算法根据电池工作参数实时计算出与车辆对应的电池能耗，并通过目标检测算法根据车辆行驶参数实时生成对应的优化策略，以通过优化策略对电池能耗进行实时优化。本发明能够有效提升用户使用体验。

本发明授权一种车辆能耗优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车辆能耗优化方法，其特征在于，所述方法包括：当实时检测到车辆开始行驶时，实时检测出与所述车辆对应的车辆行驶参数、与所述车辆内部的电池包对应的电池工作参数；实时创建出一原始时间轴，并在所述原始时间轴上按照时间的先后顺序将所述车辆行驶参数以及所述电池工作参数逐一映射至所述原始时间轴上，以生成对应的目标时间轴；根据所述目标时间轴实时整合出对应的车辆行驶信息，并通过所述车辆行驶信息对预设遗传算法以及预设粒子群算法进行融合处理，以实时生成对应的目标检测算法；通过所述目标检测算法根据所述电池工作参数实时计算出与所述车辆对应的电池能耗，并通过所述目标检测算法根据所述车辆行驶参数实时生成对应的优化策略，以通过所述优化策略对所述电池能耗进行实时优化；所述通过所述车辆行驶信息对预设遗传算法以及预设粒子群算法进行融合处理，以实时生成对应的目标检测算法的步骤包括：当实时获取到所述车辆行驶信息时，实时检测出与所述车辆对应的目标车型；根据所述目标车型在预设数据库中实时确定出与所述预设遗传算法以及所述预设粒子群算法对应的融合系数；根据所述融合系数以及所述车辆行驶信息对应生成所述目标检测算法；所述根据所述融合系数以及所述车辆行驶信息对应生成所述目标检测算法的步骤包括：当实时获取到所述融合系数时，根据所述融合系数在预设权重表中分别匹配出与所述预设遗传算法对应的第一权重、与所述预设粒子群算法对应的第二权重；根据所述第一权重以及所述第二权重将所述车辆行驶信息对应拆分成第一数据集以及第二数据集；根据所述第一数据集以及所述第二数据集对应生成所述目标检测算法；所述根据所述第一数据集以及所述第二数据集对应生成所述目标检测算法的步骤包括：将所述第一数据集设定为所述预设遗传算法的初始化种群，并基于所述初始化种群实时创建出对应的第一检测网络；将所述第二数据集设定为所述预设粒子群算法的初始化粒子群，并基于所述初始化粒子群实时创建出对应的第二检测网络；对所述第一检测网络以及所述第二检测网络进行融合处理，以对应生成所述目标检测算法；所述对所述第一检测网络以及所述第二检测网络进行融合处理，以对应生成所述目标检测算法的步骤包括：当分别获取到所述第一检测网络以及所述第二检测网络时，实时调出与所述第一检测网络以及所述第二检测网络适配的适应度函数；通过所述适应度函数中的第一预设算法对所述第一检测网络以及所述第二检测网络进行交替迭代处理，并通过所述适应度函数中的第二预设算法对所述第一检测网络以及所述第二检测网络进行动态权重调整处理，以对应融合成所述目标检测算法；所述第一预设算法的表达式为： 其中，ω（t）表示交替迭代处理结果，ωmax表示迭代初始值，ωmin表示迭代最终值，T表示最大迭代次数，t表示当前迭代次数。

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江西五十铃汽车有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市望城新区江铃大道666号；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”。