【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆及供电，特别是涉及一种车辆供电设备预测方法、系统、车联网控制设备及车辆。
技术介绍
1、传统的电动汽车供电设备预测方法主要基于规则或统计分析，例如基于历史数据的简单回归模型或者基于时间序列的移动平均法等。这些方法虽然在一定程度上可以预测充电设备的使用情况，但面临着几个明显的不足之处。首先，传统方法往往只能考虑单一变量或简单的规则，无法有效捕捉充电场景中复杂的动态变化和多变量之间的关联。其次，传统方法对实时信息的利用较为有限，无法及时调整预测模型以适应实际场景的变化。此外，传统方法在处理噪声数据和异常情况时的鲁棒性较差，容易受到数据质量和采集方式的影响，导致预测结果不稳定或不准确。部署和更新效率较低，传统模型的部署和在线更新通常比较繁琐，难以满足实时预测的需求。
技术实现思路
1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种车辆供电设备预测方法、系统、车联网控制设备及车辆，用于解决现有技术中存在的技术问题。
2、为实现上述目的及其他相关目的，本专利技...
【技术保护点】
1.一种车辆供电设备预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆供电设备预测方法，其特征在于，生成序列预测模型的过程包括：
3.根据权利要求1或2所述的车辆供电设备预测方法，其特征在于，利用所述序列预测模型预测目标区域中供电设备的运行状态的过程包括：将所述序列预测模型存储为模型文件，并基于所述模型文件进行部署，预测所述目标区域中供电设备的运行状态；其中，所述模型文件的部署环境包括应用程序。
4.根据权利要求3所述的车辆供电设备预测方法，其特征在于，基于所述模型文件进行部署，预测所述目标区域中供电设备的运...
【技术特征摘要】
1.一种车辆供电设备预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的车辆供电设备预测方法，其特征在于，生成序列预测模型的过程包括：
3.根据权利要求1或2所述的车辆供电设备预测方法，其特征在于，利用所述序列预测模型预测目标区域中供电设备的运行状态的过程包括：将所述序列预测模型存储为模型文件，并基于所述模型文件进行部署，预测所述目标区域中供电设备的运行状态；其中，所述模型文件的部署环境包括应用程序。
4.根据权利要求3所述的车辆供电设备预测方法，其特征在于，基于所述模型文件进行部署，预测所述目标区域中供电设备的运行状态的过程包括：
5.根据权利要求1或2所述的车辆供电设备预测方法，其特征在于，获取目标车辆的充电数...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈诗尧，熊小鹏，文斌，于昆，郭长清，李嫄源，朱智勤，安翼尧，黄鑫，周志浩，
申请(专利权)人：重庆迪马工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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