充电难度的预测方法、模型的训练方法、装置以及设备制造方法及图纸

本公开涉及充电难度的预测方法、模型的训练方法、装置以及设备，涉及计算机技术技术领域，尤其涉及人工智能、智能交通、深度学习等领域。具体实现方案为：确定待预测的目标充电站的相关特征信息，相关特征信息包括环境特征信息和目标充电站的特征信息中的至少一种；对相关特征信息进行预处理，得到预处理结果；将预处理结果输入预先训练的充电难度预测模型，得到目标充电站的充电难度预测结果；充电难度预测结果包括目标充电站的充电难度预测结果。利用目标充电站的相关特征信息实现对于充电难度的预测，具有较强的泛化能力，能够实现较高的预测精度。应用于地图类应用程序时，可以为车主提供更丰富的地图使用场景。

【技术实现步骤摘要】
充电难度的预测方法、模型的训练方法、装置以及设备
本公开涉及计算机技术
，尤其涉及人工智能、智能交通、深度学习等领域。
技术介绍
随着新能源汽车行业的高速发展，新能源车的数量急剧增长。新能源车充电问题已逐渐成为行业的一个难题。由于充电站中的充电桩的使用情况是时刻动态变化的，当车主在抵达充电站前了解到的充电桩使用情况与车主到达后的实际使用情况往往有较大出入，导致充电难题。
技术实现思路
本公开提供了一种用于充电难度的预测方法、模型的训练方法、装置、设备以及存储介质。根据本公开的一方面，提供了一种充电难度的预测方法，该方法可以包括以下步骤：确定待预测的目标充电站的相关特征信息，相关特征信息包括环境特征信息和目标充电站的特征信息中的至少一种；对相关特征信息进行预处理，得到预处理结果；将预处理结果输入预先训练的充电难度预测模型，得到目标充电站的充电难度预测结果；充电难度预测结果包括目标充电站在当前时刻之后的至少一个时间段的充电难度预测结果。根据本公开的另一方面，提供了一种充电难度预测模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种充电难度的预测方法，包括：/n确定待预测的目标充电站的相关特征信息，所述相关特征信息包括环境特征信息和所述目标充电站的特征信息中的至少一种；/n对所述相关特征信息进行预处理，得到预处理结果；/n将所述预处理结果输入预先训练的充电难度预测模型，得到所述目标充电站的充电难度预测结果；所述充电难度预测结果包括所述目标充电站在当前时刻之后的至少一个时间段的充电难度预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种充电难度的预测方法，包括：
确定待预测的目标充电站的相关特征信息，所述相关特征信息包括环境特征信息和所述目标充电站的特征信息中的至少一种；
对所述相关特征信息进行预处理，得到预处理结果；
将所述预处理结果输入预先训练的充电难度预测模型，得到所述目标充电站的充电难度预测结果；所述充电难度预测结果包括所述目标充电站在当前时刻之后的至少一个时间段的充电难度预测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定待预测的目标充电站的相关特征信息，包括：
确定所述目标充电站的位置；
将所述位置周围预定范围内的交通信息以及所述位置的属性确定为所述目标充电站的特征信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述位置的属性包括：休闲场所、办公场所或住宅场所。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定待预测的目标充电站的相关特征信息，包括：
获取气候信息和时间信息；
将所述气候信息和时间信息确定为所述环境特征信息。


5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其中，所述确定待预测的目标充电站的相关特征信息，还包括：
将所述目标充电站包含的充电桩数量、所述目标充电站中的充电桩使用率和所述目标充电站的检索热度中的至少一种，确定为所述目标充电站的特征信息。


6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其中，所述对所述相关特征信息进行预处理，得到预处理结果，包括：
对所述相关特征信息进行归一化处理，将归一化处理的结果作为所述预处理结果。


7.一种充电难度预测模型的训练方法，包括：
获取目标充电站的相关特征信息样本；所述相关特征信息样本包括环境特征信息样本和所述目标充电站的特征信息样本中的至少一种；
对所述相关特征信息样本进行预处理，得到样本预处理结果；
将所述样本预处理结果输入待训练的充电难度预测模型，得到所述目标充电站的充电难度预测结果；
根据所述目标充电站的充电难度预测结果及所述相关特征信息样本对应的充电难度真实结果，调整所述待训练的充电难度预测模型的参数，直至所述充电难度预测结果与所述充电难度真实结果的误差在允许范围内。


8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述获取目标充电站的相关特征信息样本，包括：
获取所述目标充电站的位置；
将所述位置周围预定范围内的交通信息历史数据，以及所述位置的属性确定为所述目标充电站的相关特征信息样本。


9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述获取目标充电站的相关特征信息样本，包括：
获取气候信息历史数据和时间信息历史数据；
将所述气候信息历史数据和时间信息历史数据确定为所述环境特征信息样本。


10.根据权利要求7至9任一所述的方法，其中，所述获取目标充电站的相关特征信息样本，还包括：
将所述目标充电站包含的充电桩数量、所述目标充电站中的充电桩使用率的历史数据和所述目标充电站的检索热度的历史数据中的至少一种，确定为所述目标充电站的相关特征信息样本。


11.根据权利要求7至9任一所述的方法，其中，所述对所述相关特征信息样本进行预处理，得到样本预处理结果；包括：
对所述相关特征信息进行归一化处理，将归一化处理的结果作为所述预处理结果。


12.一种充电难度的预测装置，包括：
相关特征信息确定模块，用于确定待预测的目标充电站的相关特征信息，所述相关特征信息包括环境特征信息和所述目标充电站的特征信息中的至少一种；
预处理模块，用于对所述相关特征信息进行预处理，得到预处理结果；
充电难度预测结果确定模块，用于将所述预处理结果输入预先训练的充电难度预测模型，得到所述目标充电站的充电难度预测结果；所述充电难度预测结果包括所述目标充电站在当前时刻之后的至少一...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭雄飞，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11