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龙图腾网恭喜杭州宇谷科技股份有限公司申请的专利基于共享电池数据的分析方法、系统、设备和存储介质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：CN118917566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411419495.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于共享电池数据的分析方法、系统、设备和存储介质是由李朝;焦阳博翰设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于共享电池数据的分析方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于共享电池数据的分析方法、系统、设备和存储介质，包括：获取共享电池终端的电池信息、用户信息、地理信息和用户需求信息；对所述电池信息、用户信息和地理信息进行预处理、数据集成和特征化处理，得到特征数据；通过预先构建的共享电池轨迹AI大模型对所述特征数据和用户需求信息进行分析，得到与所述用户需求信息对应的预测特征信息；对所述预测特征信息进行反特征化处理，得到用户的出行规划结果并输出给用户。本申请充分利用大模型对复杂多维信息优异的分析和数据挖掘能力，为电动载具运营方和用户方提供效性更好的用户画像、路径规划、宏观调度以及涉及到用户行为的诸多定制化用户服务。

本发明授权基于共享电池数据的分析方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于共享电池数据的分析方法，其特征在于，包括：对用户终端和共享电池终端进行数据采集，得到用户端信息和电池端信息，其中，所述用户端信息包括功能需求信息；对所述用户端信息和电池端信息依次进行预处理和特征化处理，得到初始特征数据；通过预先构建的共享电池轨迹AI大模型对所述初始特征数据和功能需求信息进行分析，得到与所述功能需求信息对应的预测特征信息；对所述预测特征信息进行反特征化处理，得到数据分析结果并反馈给用户；其中，所述共享电池轨迹AI大模型的构建包括：根据用户需求选择神经网络架构，并确定训练策略，得到初始AI大模型；获取用户终端和共享电池终端的历史数据，并将所述历史数据划分为训练集、验证集和测试集；根据所述训练策略和训练集对所述初始AI大模型进行训练，并通过验证集对所述初始AI大模型的参数进行调整，得到中间AI大模型；应用测试集对所述中间AI大模型的性能进行评估，当评估结果符合预先设定的用户要求时，得到所述共享电池轨迹AI大模型；所述神经网络架构包括多个特征提取模块和或多个特征还原模块；其中，特征提取模块包括第一多头注意力模块、第一前馈网络模块和第一归一化模块；所述特征还原模块包括掩码多头注意力模块、第二多头注意力模块、第二前馈网络模块和第二归一化模块；所述多个特征提取模块和所述多个特征还原模块分别采用模块堆叠的形式进行组合。

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