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龙图腾网恭喜燕山大学申请的专利一种基于深度学习的电动汽车充电路径规划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：CN115307650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210849629.8，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于深度学习的电动汽车充电路径规划方法是由刘福才;张佳萌;赵姝怡设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电动汽车充电路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的电动汽车充电路径规划方法，属于电动汽车路径规划领域。从充电站运营角度出发，利用深度信念网络DBN模型，对特定区域的充电站使用桩数进行预测，目的是为电动汽车路径规划提供约束条件；从用户利益角度出发，利用长短期记忆神经网络LSTM模型预测特定道路上电动汽车的平均车速，将LSTM模型的预测结果作为电动汽车行驶能耗模型的输入，然后建立电动汽车综合能耗模型，进而电动汽车的总行程时间模型和用户总成本花费模型；设计以总行程时间最短、以用户总成本花费最低、以总行程时间和用户总成本花费综合最优的目标函数，最后通过改进的遗传算法求解不同目标下的路径规划问题。

本发明授权一种基于深度学习的电动汽车充电路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电动汽车充电路径规划方法，其特征在于，包括：步骤1，获取电动汽车平均车速、天气状况、周边交通拥堵系数、剩余电量、起始点、终点、充电站位置及充电桩使用信息；步骤2，基于获取到的信息，通过构建的长短期记忆LSTM模型预测下一时刻电动汽车平均车速，将预测的下一时刻平均车速作为电动汽车行驶能耗模型的输入，通过改进遗传算法计算得到电动汽车行驶能耗；通过构建深度信念网络DBN模型，预测下一时刻的充电桩使用数量，进而得到充电桩使用率，为改进遗传算法中提供充电桩使用率的约束条件；步骤3，基于步骤2中LSTM模型预测的结果，构建电动汽车总行程时间模型和电动汽车用户总成本花费模型，进而构建充电路径规划目标函数；步骤4，当电动汽车用户有充电需求时，分别以总行程时间最短、用户总成本花费最低、总行程时间和用户总成本花费综合最优为目标函数，基于深度信念网络DBN模型中预测的结果，进而设定路径规划的约束条件；从起点到达充电站充电，再由充电站达目的地，通过改进遗传算法，依次进行充电路径规划，根据目标函数得到不同的最佳充电路径。

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