一种李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法技术

本发明专利技术提出一种李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法。该方法将李群机器学习方法和引导注意推理网络方法进行结合，用于电动汽车充电站选址。首先，所提方法中引导注意推理网络方法主要用于交通数据的特征提取，判别电动汽车流量信息。其次，所提方法中李群机器学习方法作为引导注意推理网络方法的阈值函数的参数，提高引导注意推理网络方法的训练效率。最后，将电动汽车流量信息网格化，获得电动汽车充电的需求量，通过经纬度网格划分，将车流和网格关联，在密集网格处确定最佳的充电站地址。

【技术实现步骤摘要】
一种李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法
本专利技术属于电力系统领域，涉及基于人工智能方法的电动汽车充电站选址方法，适用于电力系统和智慧城市充电站选址。
技术介绍
在化石能源存量危机和“碳中和”的国际趋势下，汽车制造商开始大力发展电动汽车产业，摆脱对石油的依赖，拥抱清洁能源，完成社会“碳中和”的使命。在现有城市网络中建设新的充电站，提高城市电动汽车的包容度，降低电动汽车应用的短板。基于数据驱动的充电站选址是一种基于人工智能的技术，能解决一些传统数学建模无法完成的缺陷。基于人工智能中机器学习方法的信息采集是能全面快速的锁定数据信息，有效提取车辆信息，经网格信息评估，确定最优的充电站地址，增强充电站选址的经济性和实用性。李群机器学习结合了流形学习的优点和李群的思想，从而成为机器学习领域中一种具有创新特色的学习范式。引导注意推理网络是一种端对端的图片识别方式，是一种机器学习方法，属于监督和非监督中间的规范方式。因此，通过李群机器学习方法作为引导注意推理网络方法的阈值函数参数，能提高端对端训练效率，最后使用大量实际监控图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法，其特征在于，该方法将李群机器学习方法和引导注意推理网络方法结合，用于电动汽车充电站选址，依据交通数据的情况下获得电动汽车充电站候选位置；李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法在使用过程中的步骤为：/n步骤(1)：将引导注意推理网络方法用于处理交通数据，达到最优训练样本集的目的；/n对于给定的图像I，在约束流S

【技术特征摘要】
1.一种李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法，其特征在于，该方法将李群机器学习方法和引导注意推理网络方法结合，用于电动汽车充电站选址，依据交通数据的情况下获得电动汽车充电站候选位置；李群引导注意推理网络的电动汽车充电站选址方法在使用过程中的步骤为：
步骤(1)：将引导注意推理网络方法用于处理交通数据，达到最优训练样本集的目的；
对于给定的图像I，在约束流Sc,l中，设fl,k激活第l层中单元k，对于每个来自真实标签的类别C，类别C关于激活地图的梯度为sc，神经元重要性权重为回流的梯度将通过全局平均池化：



式中，GAP(·)表示全局平均池化；
为了整合所有激活地图，使用权重矩阵wc作为内核和应用二维卷积在激活图矩阵fl，进行线性整流函数ReLU操作以获得Ac注意图：
Ac＝ReLU(conv(fl,wc))
式中，l来自最后一个卷积层，特征在详细的空间信息和高级语义之间平衡；
使用注意图Ac生成一个用于原始输入图像的软遮罩获得I*c：



式中，表示元素级的乘法，T(Ac)是一个基于阈值操作的屏蔽函数；为了使T(Ac)可导，使用sigmoid函数作为T(Ac)函数：I为给定的图像；



式中，ω是尺度参数，当T(Ac)大于σ，或者等于0时，保证T(Ac)近似等于1；注意挖掘损失的损失函数目的是最小化类别C的I*c的预测分数，



式中，sc(I*c)表示类别C的I*c的预测得分；...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷林飞，高奇，马晨骁，高放，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：广西;45