(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局新區(qū)399號(hào)龍光國(guó)際A座3206-7室所(特殊普通合伙)45117專利代理師黃振樂(lè)一種共享電單車與充換電一體化基站智能種共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)時(shí)采集共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及充電需實(shí)時(shí)采集共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及充電需求標(biāo)識(shí)：同時(shí)采集充換電一體化基站的資源狀態(tài)數(shù)據(jù)基于資源狀態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估各墓站可用電池的可用性特征，可用性特征包括電池健廉度、充電位可用數(shù)量及環(huán)境適配性根據(jù)共享電車的電池狀態(tài)數(shù)攬、用戶行為數(shù)據(jù)、充電需求標(biāo)識(shí)及可用性特征生成各基站的推薦優(yōu)先級(jí)向優(yōu)先級(jí)最高的目標(biāo)基站發(fā)送包含動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)的資源鎖定請(qǐng)求，動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)間內(nèi)到達(dá)則自動(dòng)解除資源鎖定當(dāng)檢測(cè)到路徑受阻或用戶需求變更時(shí)，重新匹配滿足最低可用性特征且抵達(dá)效率最高的基站并更新推薦優(yōu)先級(jí)在換電操作完成后，更換的新電池的實(shí)際性能數(shù)據(jù)與用戶操作反饋憂化推薦策略，新電池的實(shí)際性能數(shù)據(jù)包括與可用性特征對(duì)應(yīng)的電池健康度、充放電效率及溫度穩(wěn)定性—S1621.一種共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，包實(shí)時(shí)采集共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及充電需求標(biāo)識(shí)；同時(shí)采集充換電一體化基站的資源狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于所述資源狀態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估各基站可用電池的可用性特征，所述可用性特征包括電池健康度、充電位可用數(shù)量及環(huán)境適配性；根據(jù)共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、充電需求標(biāo)識(shí)及所述可用性特征生成各基站的推薦優(yōu)先級(jí)；向優(yōu)先級(jí)最高的目標(biāo)基站發(fā)送包含動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)的資源鎖定請(qǐng)求，所述動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)間內(nèi)到達(dá)則自動(dòng)解除資源鎖定；當(dāng)檢測(cè)到路徑受阻或用戶需求變更時(shí)，重新匹配滿足最低可用性特征且抵達(dá)效率最高的基站并更新推薦優(yōu)先級(jí)；在換電操作完成后，基于更換的新電池的實(shí)際性能數(shù)據(jù)與用戶操作反饋優(yōu)化推薦策略，所述新電池的實(shí)際性能數(shù)據(jù)包括與可用性特征對(duì)應(yīng)的電池健康度、充放電效率及溫度穩(wěn)定性。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，所述基于所述資源狀態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估各基站可用電池的可用性特征，所述可用性特征包括電池健康度、充電位可用數(shù)量及環(huán)境適配性，包括：其中：SoH為電池健康度指數(shù)，Cactual為電池當(dāng)前實(shí)際容量，Cnominal為標(biāo)稱容量，ΔTdev(t)=|Tavg(t)-Topt|為第t次充放電周期內(nèi)平均溫度與最佳溫度Topt的偏差，次數(shù)次之及溫度長(zhǎng)期影響的優(yōu)先級(jí)分配。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，所述基于所述資源狀態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估各基站可用電池的可用性特征，所述可用性特征包括電池健康度、充電位可用數(shù)量及環(huán)境適配性，還包括：ScoreslotDpredict))3為當(dāng)前時(shí)間tcurrent與第k個(gè)充電位最近使用時(shí)間tk的間隔，為衰減因子e-T·Atk賦予近期數(shù)，確保實(shí)時(shí)空閑率、歷史衰減與預(yù)測(cè)不確定性的合理占比。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，所述基于所述資源狀態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估各基站可用電池的可用性特征，所述可用性特征包括電池健康度、充電位可用數(shù)量及環(huán)境適配性，還包括：EAI實(shí)時(shí)負(fù)載，Pbuse為基準(zhǔn)負(fù)載，WarningLevel為氣象預(yù)5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、充電需求標(biāo)識(shí)及所述可用性特征生成各基站的推薦優(yōu)先級(jí)，包括：獲取當(dāng)前電池電量及電池健康度指數(shù)，基于電池健康度量化模型生成電池狀態(tài)評(píng)分，所述量化模型融合電壓、循環(huán)次數(shù)及溫度歷史數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)中的歷史騎行路徑偏好、時(shí)間敏感度及電池選擇傾向，生成用戶行為適配評(píng)分；解析充電需求標(biāo)識(shí)，根據(jù)用戶訂單緊急程度生成充電需求緊急評(píng)分；結(jié)合計(jì)算的Scoreslot及計(jì)算的EAI,對(duì)所述電池狀態(tài)評(píng)分、用戶行為適配評(píng)分及充電需求緊急評(píng)分進(jìn)行加權(quán)求和，生成各基站的推薦總分。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)中的歷史騎行路徑偏好、時(shí)間敏感度及電池選擇傾定義用戶行為狀態(tài)空間，包括歷史騎行路徑集合、時(shí)間敏感度區(qū)間及電池健康度選擇定義動(dòng)作空間為基站選擇行為，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)根據(jù)用戶最終選擇的基站與系統(tǒng)推薦基站的匹配度、訂單完成效率及電池續(xù)航滿意度動(dòng)態(tài)計(jì)算；通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)設(shè)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，輸出用戶對(duì)基站的偏好概率分布；根據(jù)所述偏好概率分布將用戶行為模式劃分為高頻優(yōu)化型、常規(guī)型及隨機(jī)型，并映射7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方根據(jù)推薦總分對(duì)所有基站進(jìn)行排序，并劃分優(yōu)先級(jí)等級(jí)；基于動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整策略優(yōu)化優(yōu)先級(jí)結(jié)果，所述策略包括在高峰時(shí)段提升充電位可用性4權(quán)重、在極端天氣條件下提升環(huán)境適配性權(quán)重以及針對(duì)VIP用戶提升用戶行為適配權(quán)重；對(duì)優(yōu)先級(jí)結(jié)果進(jìn)行多維度驗(yàn)證，驗(yàn)證條件包括電池健康度是否滿足最低閾值、充電位預(yù)留沖突概率及路徑可達(dá)性；輸出最終優(yōu)先級(jí)列表，并向用戶終端推送推薦基站的實(shí)時(shí)狀態(tài)及導(dǎo)航路徑。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，所述向優(yōu)先級(jí)最高的目標(biāo)基站發(fā)送包含動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)的資源鎖定請(qǐng)求，所述動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在預(yù)留時(shí)間內(nèi)到達(dá)采集目標(biāo)基站的歷史使用數(shù)據(jù)，包括不同時(shí)段的充電位占用率、用戶到達(dá)間隔及電池更換耗時(shí)；構(gòu)建時(shí)間序列模型，通過(guò)滑動(dòng)窗口算法提取周期性特征與趨勢(shì)特征，預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的基站擁塞概率；根據(jù)擁塞概率與用戶實(shí)時(shí)位置到基站的導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間，動(dòng)態(tài)計(jì)算預(yù)留時(shí)長(zhǎng)；其中，若預(yù)測(cè)到目標(biāo)基站在用戶到達(dá)時(shí)段內(nèi)的擁塞概率高于預(yù)設(shè)閾值，則縮短預(yù)留時(shí)長(zhǎng)以避免資源閑置，反之則延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，所述動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在預(yù)留時(shí)間內(nèi)到達(dá)則自動(dòng)解除資源鎖定，包括：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶行進(jìn)速度、交通路況變化及基站資源狀態(tài)更新；若用戶行進(jìn)速度低于導(dǎo)航預(yù)估值的預(yù)設(shè)比例，則按延遲比例延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)，并通過(guò)用戶終端推送新的預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間；若基站資源狀態(tài)更新顯示預(yù)留充電位被意外占用，則重新匹配可用基站并更新預(yù)留時(shí)若外部事件觸發(fā)基站負(fù)載突變，則根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載率壓縮或擴(kuò)展預(yù)留時(shí)長(zhǎng)。10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，其特征在于，所述當(dāng)檢測(cè)到路徑受阻或用戶需求變更時(shí)，重新匹配滿足最低可用性特征且抵達(dá)效率最高的基站并更新推薦優(yōu)先級(jí)，包括：基于預(yù)設(shè)最低可用性閾值，篩選滿足電池健康度≥預(yù)設(shè)健康度閾值、充電位空閑率≥預(yù)設(shè)空閑率閾值及環(huán)境適配性≥預(yù)設(shè)適配性閾值的候選基站；根據(jù)候選基站的位置、實(shí)時(shí)交通路況及用戶行進(jìn)速度，計(jì)算各基站的最短預(yù)估到達(dá)時(shí)將候選基站按最短預(yù)估到達(dá)時(shí)間升序排序，生成更新后的推薦優(yōu)先級(jí)列表，并向用戶終端推送調(diào)整后的推薦結(jié)果及導(dǎo)航路徑；若原目標(biāo)基站不再符合條件，則釋放其預(yù)留資源，并為新優(yōu)先級(jí)最高的基站發(fā)送動(dòng)態(tài)資源鎖定請(qǐng)求。5一種共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及資源推薦技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法。背景技術(shù)[0002]目前，共享電單車系統(tǒng)已形成以電單車終端、用戶移動(dòng)應(yīng)用、后臺(tái)管理平臺(tái)及充換電基礎(chǔ)設(shè)施為核心的技術(shù)架構(gòu)。電單車通過(guò)集成GPS定位、電池管理系統(tǒng)及無(wú)線通信模塊，能夠?qū)崟r(shí)上報(bào)位置和電池狀態(tài)；充換電基站則配備充電樁、換電柜及環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器，支持電池更換與充電服務(wù)。用戶可通過(guò)APP查找附近可用車輛或基站，后臺(tái)系統(tǒng)基于設(shè)定規(guī)則進(jìn)行資源分配。但是由于規(guī)則設(shè)定基于靜態(tài)因素，導(dǎo)致出現(xiàn)電池狀態(tài)信息更新延遲或誤差較大，運(yùn)維難以及時(shí)調(diào)度低電量車輛，用戶可能租用到劣質(zhì)電池的情況。[0003]另外，部分系統(tǒng)具備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析功能，但在動(dòng)態(tài)調(diào)度與智能推薦方面仍依賴人工干預(yù)，就這就出現(xiàn)充換電基站的負(fù)載分布不均，用戶到達(dá)后可能面臨充電位占滿或電池不足的問(wèn)題，資源利用率低下。并且當(dāng)前電單車、基站、用戶APP及后臺(tái)系統(tǒng)間缺乏深度交互，無(wú)法基于實(shí)時(shí)電網(wǎng)負(fù)載、環(huán)境參數(shù)及用戶行為優(yōu)化充電策略。[0004]鑒于此，提出一種共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法。發(fā)明內(nèi)容[0005]本發(fā)明提供了一種共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，用于解決資源利用率低的問(wèn)題。[0006]本發(fā)明提供了一種共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法，實(shí)時(shí)采集共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及充電需求標(biāo)識(shí)；同時(shí)采集充換電一體化基站的資源狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于所述資源狀態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估各基站可用電池的可用性特征，所述可用性特征包括電池健康度、充電位可用數(shù)量及環(huán)境適配性；根據(jù)共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、充電需求標(biāo)識(shí)及所述可用性特征生成各基站的推薦優(yōu)先級(jí)；向優(yōu)先級(jí)最高的目標(biāo)基站發(fā)送包含動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)的資源鎖定請(qǐng)求，所述動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)間內(nèi)到達(dá)則自動(dòng)解除資源鎖定；當(dāng)檢測(cè)到路徑受阻或用戶需求變更時(shí)，重新匹配滿足最低可用性特征且抵達(dá)效率最高的基站并更新推薦優(yōu)先級(jí)；在換電操作完成后，基于更換的新電池的實(shí)際性能數(shù)據(jù)與用戶操作反饋優(yōu)化推薦策略，所述新電池的實(shí)際性能數(shù)據(jù)包括與可用性特征對(duì)應(yīng)的電池健康度、充放電效率及溫6Scoreslot個(gè)充電位的歷史使用頻率，EAI7根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)中的歷史騎行路徑偏好、時(shí)間敏感度及電池選擇傾向，生成用戶行為適配評(píng)分；解析充電需求標(biāo)識(shí)，根據(jù)用戶訂單緊急程度生成充電需求緊急評(píng)分；結(jié)合計(jì)算的Scoreslot及計(jì)算的EAI,對(duì)所述電池狀態(tài)評(píng)分、用戶行為適配評(píng)分及充電需求緊急評(píng)分進(jìn)行加權(quán)求和，生成各基站的推薦總分。[0011]更進(jìn)一步地，所述根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)中的歷史騎行路徑偏好、時(shí)間敏感度及電池定義用戶行為狀態(tài)空間，包括歷史騎行路徑集合、時(shí)間敏感度區(qū)間及電池健康度選擇偏好；定義動(dòng)作空間為基站選擇行為，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)根據(jù)用戶最終選擇的基站與系統(tǒng)推薦基站的匹配度、訂單完成效率及電池續(xù)航滿意度動(dòng)態(tài)計(jì)算；通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)設(shè)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，輸出用戶對(duì)基站的偏好概率分布；根據(jù)所述偏好概率分布將用戶行為模式劃分為高頻優(yōu)化型、常規(guī)型及隨機(jī)型，并根據(jù)推薦總分對(duì)所有基站進(jìn)行排序，并劃分優(yōu)先級(jí)等級(jí)；基于動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整策略優(yōu)化優(yōu)先級(jí)結(jié)果，所述策略包括在高峰時(shí)段提升充電位可用性權(quán)重、在極端天氣條件下提升環(huán)境適配性權(quán)重以及針對(duì)VIP用戶提升用戶行為適配權(quán)對(duì)優(yōu)先級(jí)結(jié)果進(jìn)行多維度驗(yàn)證，驗(yàn)證條件包括電池健康度是否滿足最低閾值、充電位預(yù)留沖突概率及路徑可達(dá)性；輸出最終優(yōu)先級(jí)列表，并向用戶終端推送推薦基站的實(shí)時(shí)狀態(tài)及導(dǎo)航路徑。[0013]更進(jìn)一步地，所述向優(yōu)先級(jí)最高的目標(biāo)基站發(fā)送包含動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)的資源鎖定請(qǐng)求，所述動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在預(yù)留時(shí)間采集目標(biāo)基站的歷史使用數(shù)據(jù)，包括不同時(shí)段的充電位占用率、用戶到達(dá)間隔及電池更換耗時(shí)；構(gòu)建時(shí)間序列模型，通過(guò)滑動(dòng)窗口算法提取周期性特征與趨勢(shì)特征，預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的基站擁塞概率；根據(jù)擁塞概率與用戶實(shí)時(shí)位置到基站的導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間，動(dòng)態(tài)計(jì)算預(yù)留時(shí)長(zhǎng)；其中，若預(yù)測(cè)到目標(biāo)基站在用戶到達(dá)時(shí)段內(nèi)的擁塞概率高于預(yù)設(shè)閾值，則縮短預(yù)留時(shí)長(zhǎng)以避免資源閑置，反之則延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)。[0014]更進(jìn)一步地，所述動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在預(yù)留時(shí)間內(nèi)到達(dá)則自動(dòng)解除資源鎖定，包括：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶行進(jìn)速度、交通路況變化及基站資源狀態(tài)更新；若用戶行進(jìn)速度低于導(dǎo)航預(yù)估值的預(yù)設(shè)比例，則按延遲比例延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)，并通過(guò)用戶終端推送新的預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間；若基站資源狀態(tài)更新顯示預(yù)留充電位被意外占用，則重新匹配可用基站并更新預(yù)8若外部事件觸發(fā)基站負(fù)載突變，則根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載率壓縮或擴(kuò)展預(yù)留時(shí)長(zhǎng)。[0015]更進(jìn)一步地，所述當(dāng)檢測(cè)到路徑受阻或用戶需求變更時(shí)，重新匹配滿足最低可用性特征且抵達(dá)效率最高的基站并更新推薦優(yōu)先級(jí)，包括：基于預(yù)設(shè)最低可用性閾值，篩選滿足電池健康度≥預(yù)設(shè)健康度閾值、充電位空閑率≥預(yù)設(shè)空閑率閾值及環(huán)境適配性≥預(yù)設(shè)適配性閾值的候選基站；根據(jù)候選基站的位置、實(shí)時(shí)交通路況及用戶行進(jìn)速度，計(jì)算各基站的最短預(yù)估到達(dá)時(shí)間；將候選基站按最短預(yù)估到達(dá)時(shí)間升序排序，生成更新后的推薦優(yōu)先級(jí)列表，并向用戶終端推送調(diào)整后的推薦結(jié)果及導(dǎo)航路徑；若原目標(biāo)基站不再符合條件，則釋放其預(yù)留資源，并為新優(yōu)先級(jí)最高的基站發(fā)送動(dòng)態(tài)資源鎖定請(qǐng)求。[0016]從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)采集電池狀態(tài)、用戶行為及基站資源數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，為后續(xù)分析提供高時(shí)效性、高精度的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；基于量化模型將異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)；通過(guò)動(dòng)態(tài)加權(quán)融合用戶需求、電池健康度及基站可用性特征，生成個(gè)性化推薦優(yōu)先級(jí)，有效提升資源匹配精準(zhǔn)度；通過(guò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源預(yù)留時(shí)長(zhǎng)，平衡資源利用效率與用戶體驗(yàn)；在路徑受阻或需求變更時(shí)，通過(guò)閾值篩選與最短到達(dá)時(shí)間計(jì)算快速重匹配基站，確保系統(tǒng)靈活性與服務(wù)連續(xù)性；最后基于換電后電池性能數(shù)據(jù)與用戶反饋，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)迭代優(yōu)化推薦策略。本發(fā)明能夠?yàn)橛脩籼峁└叨戎悄芑€(gè)性化的基站推薦，同時(shí)優(yōu)化整體系統(tǒng)資源配置，顯著提升用戶體驗(yàn)和運(yùn)營(yíng)效率。附圖說(shuō)明[0017]圖1為本發(fā)明中一種共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法的實(shí)施例流程示意圖。具體實(shí)施方式在)是用于區(qū)別類似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本申請(qǐng)的實(shí)施例能夠以除了在這里圖示或描清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒(méi)有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過(guò)程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。[0019]實(shí)施例一本實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)方法可在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，可以在服務(wù)器實(shí)現(xiàn)，也可以在終端實(shí)現(xiàn)，具體不做明確限定。下面將從系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的角度，對(duì)本申請(qǐng)中共享電單車與充換電一體化基站智能交互動(dòng)態(tài)資源推薦方法進(jìn)行介紹。請(qǐng)參閱圖1,本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方法包括以下步S11.實(shí)時(shí)采集共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及充電需求標(biāo)識(shí)；同時(shí)采9集充換電一體化基站的資源狀態(tài)數(shù)據(jù)；本實(shí)施例中，通過(guò)電單車內(nèi)置的電池管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)采過(guò)APP發(fā)起換電請(qǐng)求的頻率及操作響應(yīng)時(shí)間。[0021]充電需求標(biāo)識(shí)是對(duì)用戶當(dāng)前充電需求的分類標(biāo)記，用于動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略。[0022]充換電一體化基站的資源狀態(tài)數(shù)據(jù)通過(guò)基站終端的如光電傳感器、溫濕度傳感異常告警。該步驟基于上述步驟S11實(shí)時(shí)采集的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及基站資源狀量，Ncycle為累計(jì)循環(huán)次數(shù)，Nmax為設(shè)計(jì)最大循環(huán)壽命，T為充放電周期的總次數(shù)，△Tdev(t)=|Tavg(t)—Topt|為第t次充放電周期內(nèi)平均溫度與最佳溫度Topt的偏差，次數(shù)次之及溫度長(zhǎng)期影響的優(yōu)先級(jí)分配。比如容量衰減的權(quán)重設(shè)置60%反映電池當(dāng)前可用容量，直接決定續(xù)航能力；循環(huán)壽命的權(quán)重設(shè)置30%表征電池老化程度，循環(huán)次數(shù)越接近設(shè)計(jì)壽命，評(píng)分越低；溫度偏差的權(quán)重設(shè)置10%累計(jì)溫度偏離最佳值(如25℃)的時(shí)長(zhǎng)，高溫加ScoreslotDpredict))Δtk=tcurrent-tk為當(dāng)前時(shí)間tcurrent與第k個(gè)充電位最近使用時(shí)間tk的間隔，為衰減時(shí)空閑率(主項(xiàng))直接反映當(dāng)前可用性，空閑率≥50%時(shí)評(píng)分最高；歷史使用衰減(次項(xiàng))賦予近期高頻使用充電位更高權(quán)重，避免老舊數(shù)據(jù)干擾；預(yù)測(cè)置信度修正(次項(xiàng))若未來(lái)時(shí)段需EAI比如，溫度安全設(shè)置50%實(shí)時(shí)溫度超過(guò)安全閾值(如40℃)時(shí)顯著降低評(píng)分，觸發(fā)冷卻系統(tǒng)或降額充電；電網(wǎng)負(fù)載設(shè)置30%負(fù)載高于基準(zhǔn)值(如歷史均值)時(shí)降低評(píng)分，結(jié)合分時(shí)電價(jià)優(yōu)化充電成本；氣象預(yù)警設(shè)置20%對(duì)應(yīng)的暴雨、大風(fēng)等極端天氣時(shí)降低評(píng)分，優(yōu)先推薦受保護(hù)基站。[0026]該步驟量化指標(biāo)可綜合反映基站的綜合性能，避免單一維度偏差，通過(guò)量化評(píng)分，系統(tǒng)可優(yōu)先推薦高健康度電池、低負(fù)載基站及環(huán)境穩(wěn)定的資源，提升用戶體驗(yàn)與運(yùn)營(yíng)效率。[0027]S13.根據(jù)共享電車的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、充電需求標(biāo)識(shí)及可用性特征生成各基站的推薦優(yōu)先級(jí)；該步驟基于步驟S11采集的電池狀態(tài)、用戶行為、充電需求標(biāo)識(shí)及步驟S12量化的基站可用性特征，即電池健康度、充電位可用數(shù)量、環(huán)境適配性，通過(guò)多維度評(píng)分模型生成各基站的推薦優(yōu)先級(jí)。[0028]S131.獲取當(dāng)前電池電量及電池健康度指數(shù)，基于電池健康度量化模3.通過(guò)用戶歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)設(shè)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，輸4.根據(jù)偏好概率分布將用戶行為模式劃分為高頻優(yōu)化型、常規(guī)型及隨機(jī)型，并映送達(dá)率)及電池實(shí)際續(xù)航滿意度(用戶騎行后電量剩余[0031]總獎(jiǎng)勵(lì)值由匹配度獎(jiǎng)勵(lì)Rtotal、訂單效率獎(jiǎng)勵(lì)Refficiency以及續(xù)航滿意度獎(jiǎng)勵(lì)狀態(tài)向量(維度=歷史路路徑數(shù)+時(shí)間敏感度分級(jí)數(shù)+電池偏好參數(shù)數(shù));隱藏層為3陳連接神[0033]最后根據(jù)偏好概率分布將用戶劃分為：高頻優(yōu)化型對(duì)應(yīng)偏好概率≥70%,評(píng)分+30%;常規(guī)型對(duì)應(yīng)30%≤概率<70%,評(píng)分+1對(duì)應(yīng)評(píng)分+25%,SoC<20%或訂單剩余時(shí)間<10分鐘；高需求對(duì)應(yīng)評(píng)分+10%,20%≤SoC<50%且無(wú)緊急標(biāo)記；普通需求對(duì)應(yīng)評(píng)分+0%,SoC≥50%。通過(guò)響應(yīng)用戶緊急程度，確保低電量或加急訂單優(yōu)先分配資源。[0035]S134.結(jié)合計(jì)算的Scoreslot及計(jì)算的EAI,對(duì)電池狀態(tài)評(píng)分、用戶行為適配評(píng)分及充電需求緊急評(píng)分進(jìn)行加權(quán)求和，生成各基站的推薦總分。[0036]將電池狀態(tài)評(píng)分(權(quán)重30%)、用戶行為適配評(píng)分(權(quán)重20%)、充電需求緊急評(píng)分(權(quán)重25%)、充電位可用性評(píng)分(權(quán)重15%)及環(huán)境適配性評(píng)分(權(quán)重10%)加權(quán)求和。通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重適配實(shí)時(shí)場(chǎng)景需求，優(yōu)化資源分配效率。具體的，針對(duì)各充電樁的推薦優(yōu)先級(jí)進(jìn)行優(yōu)化，包括如下：1.根據(jù)推薦總分對(duì)所有基站進(jìn)行排序，并劃分優(yōu)先級(jí)等級(jí)；2.基于動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整策略優(yōu)化優(yōu)先級(jí)結(jié)果，策略包括在高峰時(shí)段提升充電位可用性權(quán)重、在極端天氣條件下提升環(huán)境適配性權(quán)重以及針對(duì)VIP用戶提升用戶行為適配權(quán)重；3.對(duì)優(yōu)先級(jí)結(jié)果進(jìn)行多維度驗(yàn)證，驗(yàn)證條件包括電池健康度是否滿足最低閾值、充電位預(yù)留沖突概率及路徑可達(dá)性；4.輸出最終優(yōu)先級(jí)列表，并向用戶終端推送推薦基站的實(shí)時(shí)狀態(tài)及導(dǎo)航路徑。[0037]具體的，動(dòng)態(tài)篩選包括用戶身份優(yōu)先級(jí)：VIP用戶自動(dòng)提升至列表前10%;實(shí)時(shí)交通路況：若路徑擁堵或施工，降低對(duì)應(yīng)基站的優(yōu)先級(jí)；氣象預(yù)警等級(jí)：暴雨預(yù)警時(shí)優(yōu)先推薦帶雨棚或室內(nèi)基站。電池健康度閾值為排除SoH<75%的基站；充電位預(yù)留沖突包括若目標(biāo)基站預(yù)留位被搶占，切換至次優(yōu)基站；路徑可達(dá)性是通過(guò)導(dǎo)航API驗(yàn)證路徑是否存在封閉或限行。最后向用戶終端推送最終優(yōu)先級(jí)列表，其中包含基站評(píng)分、預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間及導(dǎo)航鏈接，并鎖定最高優(yōu)先級(jí)基站的資源。[0038]上述步驟結(jié)合用戶行為偏好、電池健康度及實(shí)時(shí)需求，提供個(gè)性化基站推薦；通過(guò)權(quán)重調(diào)整與多維度驗(yàn)證，適配交通擁堵、極端天氣等復(fù)雜場(chǎng)景；能夠避免低健康度電池分配及基站過(guò)載，提升運(yùn)營(yíng)效率與用戶滿意度。[0039]S14.向優(yōu)先級(jí)最高的目標(biāo)基站發(fā)送包含動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)的資源鎖定請(qǐng)求，動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在預(yù)留時(shí)間內(nèi)到達(dá)則自動(dòng)解除資源鎖定；該步驟基于步驟S13生成的推薦優(yōu)先級(jí)列表，向優(yōu)先級(jí)最高的目標(biāo)基站發(fā)送資源鎖定請(qǐng)求，并根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)留時(shí)長(zhǎng)，確保資源高效利用。若S141.采集目標(biāo)基站的歷史使用數(shù)據(jù)，包括不同時(shí)段的充電位占用率、用戶到達(dá)間隔及電池更換耗時(shí)；采集目標(biāo)基站的歷史使用數(shù)據(jù)，包括不同時(shí)段(如早高峰、晚高峰)的充電位占用比例、用戶到達(dá)基站的平均時(shí)間間隔及單次換電操作的平均耗時(shí)。[0040]S142.構(gòu)建時(shí)間序列模型，通過(guò)滑動(dòng)窗口算法提取周期性特征與趨勢(shì)特征，預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的基站擁塞概率；采用滑動(dòng)窗口算法構(gòu)建時(shí)間序列模型，具體操作如下：1.提取周期性特征(如每日高峰時(shí)段的占用率峰值);2.提取趨勢(shì)特征(如周末充電需求較工作日增長(zhǎng)20%);3.預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)段(如下一小時(shí)內(nèi))的基站擁塞概率。例如，若預(yù)測(cè)下一小時(shí)擁塞概率為80%,則判定基站可能過(guò)載。[0041]S143.根據(jù)擁塞概率與用戶實(shí)時(shí)位置到基站的導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間，動(dòng)態(tài)計(jì)算預(yù)留時(shí)長(zhǎng)；其中，若預(yù)測(cè)到目標(biāo)基站在用戶到達(dá)時(shí)段內(nèi)的擁塞概率高于預(yù)設(shè)閾值，則縮短預(yù)留時(shí)長(zhǎng)以避免資源閑置，反之則延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)。[0042]預(yù)留時(shí)長(zhǎng)通過(guò)地圖API實(shí)時(shí)計(jì)算的用戶到達(dá)基站所需時(shí)間，基礎(chǔ)預(yù)留緩沖時(shí)間以及擁塞概率臨界值計(jì)算得到：預(yù)留時(shí)長(zhǎng)=導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間+基礎(chǔ)預(yù)留緩沖時(shí)間×(1-擁塞概率/預(yù)設(shè)閾值),預(yù)設(shè)閾值為擁塞概率臨界值(如60%),用于判斷是否縮短或延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)。閾值通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析優(yōu)化，平衡資源利用與用戶體驗(yàn)。超過(guò)預(yù)設(shè)閾值則縮短預(yù)留時(shí)長(zhǎng)。高擁塞概率≥60%則縮短預(yù)留時(shí)長(zhǎng)，例如用戶預(yù)計(jì)10分鐘到達(dá)，預(yù)留時(shí)長(zhǎng)設(shè)為8分鐘；低擁塞概率<60%則延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)，例如用戶預(yù)計(jì)10分鐘到達(dá)，預(yù)留時(shí)長(zhǎng)設(shè)為15分鐘。[0043]具體的，動(dòng)態(tài)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)根據(jù)用戶實(shí)時(shí)位置與導(dǎo)航預(yù)估時(shí)間動(dòng)態(tài)調(diào)整，若用戶未在預(yù)留時(shí)間內(nèi)到達(dá)則自動(dòng)解除資源鎖定，包括如下：1.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶行進(jìn)速度、交通路況變化及基站資源狀態(tài)更新；2.若用戶行進(jìn)速度低于導(dǎo)航預(yù)估值的預(yù)設(shè)比例，則按延遲比例延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)，并通過(guò)用戶終端推送新的預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間；3.若基站資源狀態(tài)更新顯示預(yù)留充電位被意外占用，則重新匹配可用基站并更新預(yù)留時(shí)長(zhǎng)；4.若外部事件觸發(fā)基站負(fù)載突變，則根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載率壓縮或擴(kuò)展預(yù)留時(shí)長(zhǎng)。[0044]實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)參數(shù)包括用戶行進(jìn)速度即通過(guò)GPS定位數(shù)據(jù)與歷史速度對(duì)比，計(jì)算實(shí)際速度與預(yù)估速度的偏差；接入交通API獲取實(shí)時(shí)擁堵、施工或事故信息等交通路況變化；還監(jiān)測(cè)充電位占用情況、電池健康度及環(huán)境參數(shù)。[0045]若實(shí)際速度低于預(yù)估值的預(yù)設(shè)比例(80%),則按延遲比例延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)，公式設(shè)：新預(yù)留時(shí)長(zhǎng)=原預(yù)留時(shí)長(zhǎng)(1+預(yù)估時(shí)間-實(shí)際預(yù)估時(shí)間);比如，用戶原需10分鐘到達(dá)，因擁堵實(shí)際需15分鐘，則延長(zhǎng)預(yù)留時(shí)長(zhǎng)至15分鐘，并推送更新提醒。若其他用戶或系統(tǒng)故障占用預(yù)留位，立即釋放資源并重新匹配可用基站；如突降暴雨導(dǎo)致基站負(fù)載率驟增，壓縮預(yù)留時(shí)長(zhǎng)至最低閾值，加速資源周轉(zhuǎn)。若觸發(fā)暴雨或高溫紅色預(yù)警，優(yōu)先推薦受保護(hù)基站，并延長(zhǎng)其預(yù)留時(shí)長(zhǎng)；若電網(wǎng)負(fù)載超過(guò)安全閾值，暫停充電操作并調(diào)整預(yù)留策略。[0046]S15.當(dāng)檢測(cè)到路徑受阻或用戶需求變更時(shí)，重新匹配滿足最低可用性特征且抵達(dá)效率最高的基站并更新推薦優(yōu)先級(jí)；該步驟用于在檢測(cè)到如交通擁堵、道路施工等的路徑受阻或如訂單緊急狀態(tài)調(diào)整、電量驟降等的用戶需求變更時(shí)，重新篩選符合條件的基站并更新推薦優(yōu)先級(jí)，確保用戶1.基于預(yù)設(shè)最低可用性閾值，篩選滿足電池健康度≥預(yù)設(shè)健康度閾值、充電位空閑率≥預(yù)設(shè)空閑率閾值及環(huán)境適配性≥預(yù)設(shè)適配性閾值的候選基站；路徑受阻檢測(cè)通過(guò)集成地圖服務(wù)API實(shí)時(shí)獲取交通事件數(shù)據(jù)，并結(jié)合用戶GPS定位數(shù)據(jù)判斷當(dāng)前導(dǎo)航路徑是否可行。若預(yù)估到達(dá)時(shí)間超過(guò)原值的預(yù)設(shè)偏差比例，則判定為路徑受阻。用戶需求變更檢測(cè)通過(guò)監(jiān)測(cè)用戶手動(dòng)操作或系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)事件，更新充電需求標(biāo)識(shí)為更高緊急等級(jí)。[0047]候選基站基于最低可用性閾值篩選候選基站，確保推薦基站滿足基本可用性要求。其中電池健康度閾值根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析，SoH≥75%的電池可保障至少80%的標(biāo)稱續(xù)航能位可用，防止用戶到達(dá)后無(wú)位可換，用于篩選空閑率≥10%的基站；環(huán)度≤40℃、濕度≤80%為電池安全運(yùn)行條件，超出閾值可能引發(fā)性能下降或故障，用于排除溫度>40℃或濕度>80%的基站。[0048]2.根據(jù)候選基站的位置、實(shí)時(shí)交通路況及用戶行進(jìn)速度，計(jì)算各基站的最短預(yù)估到達(dá)時(shí)間；基于上述候選基站的地理位置、實(shí)時(shí)交通路況及用戶實(shí)時(shí)行進(jìn)速度，調(diào)用地圖API(如高德路徑規(guī)劃)獲取實(shí)時(shí)導(dǎo)航路徑及預(yù)估時(shí)間，若用戶行進(jìn)速度低于歷史平均值的預(yù)設(shè)比例(如80%),則按比例修正預(yù)估時(shí)間。計(jì)算公式：最短預(yù)估時(shí)間=導(dǎo)航API時(shí)間·(1+,例如若導(dǎo)航API預(yù)估8分鐘到達(dá)，用戶實(shí)時(shí)速度僅為歷史平均的70%,則修正時(shí)間為10.4分鐘。[0049]3.將候選基站按最短預(yù)估到達(dá)時(shí)間升序排序，生成更新后的推薦優(yōu)先級(jí)列表，并向用戶終端推送調(diào)整后的推薦結(jié)果及導(dǎo)航路徑；將候選基站按最短預(yù)估到達(dá)時(shí)間升