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龙图腾网获悉山东科技大学;青岛青特众力车桥有限公司申请的专利一种基于双分支输入的车辆能耗预测方法、设备及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：CN121542651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610064014.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于双分支输入的车辆能耗预测方法、设备及介质是由孟凡钰;纪玉龙;王健;扈建龙;赵子亮;任传祥设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双分支输入的车辆能耗预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于双分支输入的车辆能耗预测方法、设备及介质，涉及车辆能耗预测技术领域，方法包括：对行驶能耗数据进行多模态特征提取，以得到归一化时序序列；对归一化时序序列进行多级离散小波变换，以确定标准多通道输入张量；提取标准多通道输入张量的局部特征，得到局部时空特征序列；计算并拼接局部时空特征序列各时间步上的隐藏状态，确定隐藏状态序列；计算隐藏状态序列对应的注意力权重，以得到上下文向量；根据宏观工况特征向量和上下文向量，确定能耗特征向量；对能耗特征向量进行特征聚合和能耗预测映射，以得到目标车辆的能耗预测值。本申请通过上述方法现有技术中车辆能耗预测鲁棒性和准确性不足的技术问题。

本发明授权一种基于双分支输入的车辆能耗预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支输入的车辆能耗预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标车辆实时工况的行驶能耗数据，并对所述行驶能耗数据进行多模态特征提取，以得到所述行驶能耗数据的归一化时序序列； 对所述归一化时序序列进行多级离散小波变换，以确定标准多通道输入张量； 通过预设的卷积神经网络，提取所述标准多通道输入张量的局部特征，得到局部时空特征序列； 通过长短期记忆网络，计算并拼接所述局部时空特征序列各时间步上的隐藏状态，确定隐藏状态序列； 计算所述隐藏状态序列中各个对齐分数对应的注意力权重，以得到所述隐藏状态序列对应的上下文向量； 基于所述归一化时序序列，确定所述目标车辆的宏观工况特征向量，并根据所述宏观工况特征向量和所述上下文向量，通过向量维度对齐和Transformer编码，确定所述目标车辆行驶工况下的能耗特征向量； 对所述能耗特征向量进行特征聚合和能耗预测映射，以得到所述目标车辆的能耗预测值。

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山东科技大学;青岛青特众力车桥有限公司，其通讯地址为：266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579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”。

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