[发明专利]一种混合同构异构深度图神经网络的充电时空预测方法有效

专利信息
申请号: 202011394571.X 申请日: 2020-12-03
公开(公告)号: CN113255954B 公开(公告)日: 2022-04-12
发明(设计)人: 殷林飞;陈培文;马晨骁;高放 申请(专利权)人: 广西大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04
代理公司: 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 代理人: 黎华艳;裴康明
地址: 530004 广西壮族*** 国省代码: 广西;45
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摘要: 发明所提一种混合同构异构深度图神经网络的充电时空预测方法,该方法包含深度神经网络模块、多步自适应动态规划模块、图形神经网络模块和混合同构异构模块;深度神经网络模块实现从自动语言翻译到图像识别的功能,通过多层非线性变换对高复杂性数据建模;多步自适应动态规划模块包含自适应动态规划和自适应多步校正方法,用于解决大规模复杂非线性系统优化控制问题;图形神经网络模块构建电动汽车充电时空预测模型;混合同构异构模块包含同构网络和异构网络,其作用为处理同类和不同类信息;该方法能够有效地解决电动汽车充电负荷在时间和空间具有随机性难以预测的问题。
搜索关键词: 一种 混合 同构 深度 神经网络 充电 时空 预测 方法
【主权项】:
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