一种基于机器学习的充电桩选址方法
基本信息
| 申请号 | CN202011475786.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112561322A | 公开（公告）日 | 2021-03-26 |
| 申请公布号 | CN112561322A | 申请公布日 | 2021-03-26 |
| 分类号 | G06Q10/06(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N20/00(2019.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘红燕;唐振;李谨;荣腾航;许健彰;王雍胜 | 申请（专利权）人 | 广东融合通信股份有限公司 |
| 代理机构 | 珠海飞拓知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 陈李青 |
| 地址 | 519000广东省珠海市香洲翠香路296号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习的充电桩选址方法，其特征在于，包括线上模型识别单元、线下模型识别单元和反馈优化单元；为了实现充电桩选址的智能决策，本发明将对已建成的充电桩数据进行分析，获取其属性特征如各时间段的人流量、车流量、区域属性等特征，将此数据与充电桩的使用频率、使用时段进行关联分析，建立机器学习算法分类模型；同时考虑到已建成的充电桩数据偏少，本发明还将利用未建充电桩的地址及其属性特征，与已建成的充电桩数据结合，利用tri‑traing算法，将无标签的数据充分学习利用，从而来提升模型的准确率，达到实际运用的性能。 |
