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申请/专利权人:合肥工业大学
摘要:本申请涉及一种充电站的充电需求预测方法和电动公交车的运行优化方法,充电站的充电需求预测方法包括:获取电动公交汽车充电站的历史充电记录数据,基于随机森林模型从历史充电记录数据中筛选出与充电需求相关的目标特征;基于目标特征的特征数据,通过训练后的充电需求预测模型预测电动公交汽车充电站的充电需求;其中,充电需求预测模型包括长短时记忆神经网络和光梯度决策树网络,长短时记忆神经网络包括多个网络单元且采用注意力机制为各个网络单元的输出分配权重,充电需求预测模型的输出为长短时记忆神经网络的输出和光梯度决策树网络的输出进行加权求和的结果。解决了电动公交车充电站峰谷期的充电需求预测准确性相对较低的问题。
主权项:1.一种充电站的充电需求预测方法,其特征在于,包括:获取电动公交汽车充电站的历史充电记录数据,基于随机森林模型从所述历史充电记录数据中筛选出与充电需求相关的目标特征;基于所述目标特征的特征数据,通过训练后的充电需求预测模型预测所述电动公交汽车充电站的充电需求;其中,所述充电需求预测模型包括长短时记忆神经网络和光梯度决策树网络,所述长短时记忆神经网络包括多个网络单元且采用注意力机制为各个网络单元的输出分配权重,所述充电需求预测模型的输出为所述长短时记忆神经网络的输出和所述光梯度决策树网络的输出进行加权求和的结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 合肥工业大学 充电站的充电需求预测方法和电动公交车的运行优化方法
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