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龙图腾网恭喜浙江吉利控股集团有限公司;杭州优行科技有限公司申请的专利一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读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：CN114492962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210037932.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质是由章毅;王磊;钟恕;罗顺风;黎勇设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种车辆调度方法，包括：获取调度区域内的乘客特征和各目标车辆对应的车辆特征；将所述调度区域内的乘客特征输入至区域用车期望预测模型进行用车期望预测处理，得到所述调度区域的用车期望信息；将所述调度区域内各目标车辆对应的车辆特征分别与所述调度区域对应的用车期望信息相融合，得到所述调度区域内各目标车辆对应的融合特征；将所述调度区域内各目标车辆对应的融合特征输入至调度区域预测模型进行调度区域预测处理，得到所述调度区域内各目标车辆的预测调度区域；根据每个所述调度区域内各目标车辆的预测调度区域，对所述多个调度区域中的目标车辆进行调度；采用双智能模型精确预测乘客用车需求分布和车辆调度目标区域。

本发明授权一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆调度方法，其特征在于，包括： 获取调度区域内各运营车辆的运营状态信息； 根据所述运营状态信息，确定处于空闲状态的运营车辆，得到所述调度区域内的目标车辆； 获取所述调度区域内的乘客特征和各目标车辆对应的车辆特征；所述调度区域是对预设地理范围进行划分得到的多个调度区域中的任一调度区域； 将所述调度区域内的乘客特征输入至区域用车期望预测模型进行用车期望预测处理，得到所述调度区域的用车期望信息； 将所述调度区域内各目标车辆对应的车辆特征分别与所述调度区域对应的用车期望信息相融合，得到所述调度区域内各目标车辆对应的融合特征； 将所述调度区域内各目标车辆对应的融合特征输入至调度区域预测模型进行调度区域预测处理，得到所述调度区域内各目标车辆的预测调度区域； 根据每个所述调度区域内各目标车辆的预测调度区域，对所述多个调度区域中的目标车辆进行调度； 所述区域用车期望预测模型的训练方法包括： 获取样本调度区域在第一时刻的样本乘客特征，以及所述样本调度区域在第二时刻的预约用车信息和实际用车信息；所述第二时刻是指所述第一时刻之后的时刻； 确定所述预约用车信息和所述实际用车信息分别对应的权重； 根据所述预约用车信息和所述实际用车信息以及相应的权重进行加权求和，得到用车标签信息； 将所述样本调度区域的所述样本乘客特征输入至第一预设神经网络模型进行用车期望预测，得到所述样本调度区域对应的用车期望信息； 根据所述样本调度区域对应的用车期望信息与所述样本调度区域对应的用车标签信息之间的差异，调整所述第一预设神经网络模型的模型参数； 基于调整后的模型参数继续进行迭代训练，直至达到预设的训练结束条件，得到所述区域用车期望预测模型； 所述调度区域预测模型的训练方法包括： 获取所述样本调度区域内各样本车辆在第三时刻的样本车辆特征，以及所述样本调度区域对应的调度标签信息；所述调度标签信息根据所述样本调度区域在第四时刻被调度车辆的接单信息确定，所述第三时刻是指所述第四时刻之后的时刻； 将各所述样本车辆的样本车辆特征和所述样本调度区域对应的用车期望信息相融合，得到各所述样本车辆对应的融合特征，将各所述样本车辆对应的融合特征输入至第二预设神经网络模型进行调度区域预测，得到各所述样本车辆对应的调度区域预测结果； 根据各所述样本车辆对应的调度区域预测结果与所述调度标签信息之间的差异，调整所述第二预设神经网络模型的模型参数； 基于调整后的模型参数继续进行迭代训练，直至达到预设的训练结束条件，得到所述调度区域预测模型。

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