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龙图腾网获悉上海智租物联科技有限公司申请的专利基于非线性预测和博弈论算法的落柜点位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：CN117010949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310968398.7，技术领域涉及：G06Q30/0204；该发明授权基于非线性预测和博弈论算法的落柜点位方法是由蔡钺;程禹斯设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非线性预测和博弈论算法的落柜点位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于非线性预测和博弈论算法的落柜点位方法，包括换电柜数据采集、城市地图数据生成和落柜模型构建、换电柜历史数据获取、外卖数据采集、数据聚合、落柜临8域区块优先级判断六个步骤；利用地图获取城市经纬度，根据经纬度将城市划分为若干区块，对生成的地图区块进行临8域计算获取临8域内容，临8域内容进行拼接后通过非线性回归中途向基函数算法进行模型训练，模型验证完成后生成落柜模型，通过落柜模型预测临8域中的落柜数；对每个区块进行优先级竞选计算，基于博弈论对区块之间的竞选进行模拟，以竞选成功的概率来判断优先级。本发明能够帮助业务人员快速找到最佳的点位并给出落柜优先级，节约时间与成本，提高落柜精准度。

本发明授权基于非线性预测和博弈论算法的落柜点位方法在权利要求书中公布了：1.基于非线性预测和博弈论算法的落柜点位方法，其特征在于：步骤如下： 步骤S1：换电柜数据采集 通过网络机器人获取不同品牌公开已有的站点和换电柜数据，包括站点位置、类型，将数据归一化处理后存入数据库； 步骤S2：城市地图数据生成和落柜模型构建 利用地图获取城市经纬度，根据经纬度将城市划分为若干区块，赋予各区块唯一id并存入数据库，对生成的地图区块进行临8域计算，获取临8域内容，对临8域内容进行拼接后存入数据库，并通过非线性回归中途向基函数算法进行模型训练，在模型验证完成后生成落柜模型，通过落柜模型预测临8域中的落柜数； 步骤S3：换电柜历史数据获取 通过网络机器人获取换电柜历史数据，从中提取电池数据存入数据库； 步骤S4：外卖数据采集 通过网络机器人获取公开的外卖数据，包括各区块的商家经纬度订单量、订单密度，并存入数据库； 步骤S5：数据聚合 将步骤S1至步骤S4中获取的数据进行聚合，生成能够在终端展示的预测区块落柜数、地图区块与电柜落点以及区块详情数据，其中： 预测区块落柜数为：基于历史柜效以及该区块电柜数，以及该区块外卖数据订单量获得该区块最大承载电柜数，以此判定该区块是否继续落柜； 地图区块与电柜落点为：利用区块中心点与该换电柜之间的距离判断是否在该区块内部，以此获得每个换电柜对应的区块id，并记录存入数据库； 步骤S6：落柜临8域区块优先级判断 对每个区块进行优先级的竞选计算，基于博弈论对区块之间的竞选进行模拟，每个区块根据竞选成功的概率来判断优先级； 在步骤S2中，临8域落柜模型的构建步骤如下： 1数据收集和处理 收集临8域落柜数的历史数据，包括每个临8域的落柜数以及影响落柜数的因素，并收集换电柜离线与在线画像数据，使用Pandas库将这些数据加载到DataFrame中，并进行预处理和特征工程； 2创建训练集和测试集 采用随机划分的方式将数据集划分为训练集和测试集； 3采用非线性回归中途向基函数算法进行训练 3.1计算径向基函数：对于训练集中的每个样本x_i和测试集中的每个样本x，计算径向基函数的值；对于高斯核函数，计算方式为： φxi,x＝e^-∥xi-x∥^22σ^2 其中：φxi,x是样本x_i和样本x之间的径向基函数值；∥xi-x∥^2是样本x_i和样本x之间的欧氏距离；σ是高斯核函数的一个控制参数，用于调节径向基函数的宽度； 3.2构建设计矩阵：将径向基函数的值作为特征，构建一个设计矩阵X，其中每一行对应一个样本，每一列对应一个径向基函数的值； 3.3模型训练：在设计矩阵X上进行线性回归训练，要找到最优的参数θ，即通过求解如下的正规方程： XTXθ＝XTy 最终，可以得到最优的参数θ为： θ＝XTX-1XTy 4验证模型 训练完成后，使用测试集的均方误差、决定系数来评估模型的性能，其中：决定系数用于衡量模型对目标变量的解释能力，其数学公式如下： R^2＝1-\frac{SS_{res}}{SS_{tot}} 其中，SS_{res}表示残差平方和，为模型预测值与实际值之间的差异的平方和，SS_{tot}表示总平方，为目标变量的总方差； 均方误差的公式为： MSE＝\frac{1}{m}\sum_{i＝1}^{m}h_θx_i-y_i^2 其中：h_θx_i表示模型预测的目标值，y_i表示实际目标值，m表示样本数量； 5使用模型进行预测 通过迭代的参数θ，预测新的临8域中的落柜数，将模型保存下来，并在需要预测新数据时加载模型。

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