【技术实现步骤摘要】
充电场站评分方法、装置、计算机设备和可读存储介质
[0001]本申请涉及新能源汽车充电
,尤其是涉及到一种充电场站评分方法
、
装置
、
计算机设备和可读存储介质
。
技术介绍
[0002]在充电场站的投资建设
、
收购和租赁等业务中,需要对场站所处地段和未来收益潜力等做评估和预测,给出对充电场站的评分
。
[0003]相关技术中,采用单一因素人为的进行充电场站评分,该评分方法准确性较低,无法对场站所处地段和未来收益潜力等做出评估和预测
。
技术实现思路
[0004]有鉴于此,本申请提供了一种充电场站评分方法
、
装置
、
计算机设备和可读存储介质,实现了提高对充电场站评分的准确性
。
[0005]第一方面,本申请实施例提供了一种充电场站评分方法,包括:
[0006]构建目标充电场站的图网络结构,以及获取所述目标充电场站的多种特征向量;
[0007]基于所述目标 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种充电场站评分方法,其特征在于,包括:构建目标充电场站的图网络结构,以及获取所述目标充电场站的多种特征向量;基于所述目标充电场站的图网络结构
、
所述目标充电场站的多种特征向量以及已构建的充电场站评分模型,得到所述目标充电场站的评分;其中,所述图网络结构的顶点表示所述目标充电场站以及所述目标充电场站的邻接充电场站,所述图网络结构的边表示所述目标充电场站与所述邻接充电场站之间的邻接关系
。2.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:构建样本图网络结构,所述样本图网络结构的顶点表示样本充电场站,所述样本图网络结构的边表示所述样本充电场站之间的邻接关系;获取每个所述样本充电场站的多种特征向量;基于所述样本图网络结构和每个所述样本充电场站的多种特征向量构建初始评分模型,并对所述初始评分模型进行模型训练,生成所述充电场站评分模型
。3.
根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述样本图网络结构和每个所述样本充电场站的多种特征向量构建初始评分模型,包括:构建所述样本图网络结构的邻接矩阵和度矩阵,其中,所述邻接矩阵中的元素表示所述顶点之间邻接关系的邻接权重,所述度矩阵中的元素表示与所述顶点连接的边的权重之和;构建顶点特征矩阵,所述顶点特征矩阵包括每个所述样本充电场站的多种特征向量;基于所述邻接矩阵
、
所述度矩阵以及所述顶点特征矩阵,构建初始评分模型
。4.
根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述邻接矩阵
、
所述度矩阵以及所述顶点特征矩阵,构建初始评分模型,包括:根据所述邻接矩阵
、
所述度矩阵以及所述顶点特征矩阵,构建基于图卷积神经网络的初始评分模型,其中,图卷积神经网络包括至少一层
。5.
根据权利要求4所述的方法,其特征在于,定义顶点
v
i
和顶点
v
j
之间的邻接权重对应所述邻接矩阵中的元素为
A
ij
,其中,
A
ij
=
min(1
‑
L
ij
/L
max
,
0)
,
L
ij
为顶点
v
i
和顶点
v
j
之间的经纬度距离,
L
max
为预设距离阈值参数;定义顶点
v
i
的权重之和对应所述度矩阵中的元素为
d(v
i
)
,
d(v
i
)
=
∑
j
A
ij...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘嘉,
申请(专利权)人:浙江安吉智电控股有限公司,
类型:发明
国别省市:
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