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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及电动汽车充电需求预测领域，提供基于用户画像的蒙特卡洛法电动汽车充电需求预测方法。包括：充电数据生成模块、用户画像模块、概率密度函数生成模块、蒙特卡洛模块和充电需求生成模块，本发明中，收集电动汽车用户的出行和充电历史数据，基于此构建用户画像；构建电动汽车充电需求的概率分布模型；使用蒙特卡洛法进行模拟，生成大量可能的出行和充电需求样本；分析模拟结果，预测未来一段时间内的充电需求。通过结合用户画像和蒙特卡洛法，本发明能够更准确地预测电动汽车的充电需求，提高预测的准确性和可靠性。
主权项：1.基于用户画像的蒙特卡洛法电动汽车充电需求预测方法，其特征在于，包括：充电数据生成模块、用户画像模块、概率密度函数生成模块、蒙特卡洛模块和充电需求生成模块，所述充电数据生成模块，用于收集处理汽车数据，生成用于后续的充电数据，筛选合适的充电数据特征；所述用户画像模块，评估数据特征，确立聚类数目，根据确定的聚类数目个数，对当前数据完成归一化处理后对其执行聚类算法，为属于不同类别的数据打上标签；所述概率密度函数生成模块，针对用户画像部分生成的各类组别的充电数据，生成时间维度和空间纬度的概率密度函数，方便后续进行蒙特卡洛模拟；所述蒙特卡洛模块，基于之前生成的概率密度函数，使用蒙特卡洛法在不同组别的充电类型中生成相同数量的时间和空间预测充电数据，再根据每个组别的权重，生成一份整体充电数据；所述充电需求生成模块，根据时间充电需求和空间充电需求的定义，从充电数据中生成充电需求，并对充电需求进行可视化处理，得到最终的充电需求预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 基于用户画像的蒙特卡洛法电动汽车充电需求预测方法
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