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一种混合同构异构深度图神经网络的充电时空预测方法

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摘要

本发明所提一种混合同构异构深度图神经网络的充电时空预测方法，该方法包含深度神经网络模块、多步自适应动态规划模块、图形神经网络模块和混合同构异构模块；深度神经网络模块实现从自动语言翻译到图像识别的功能，通过多层非线性变换对高复杂性数据建模；多步自适应动态规划模块包含自适应动态规划和自适应多步校正方法，用于解决大规模复杂非线性系统优化控制问题；图形神经网络模块构建电动汽车充电时空预测模型；混合同构异构模块包含同构网络和异构网络，其作用为处理同类和不同类信息；该方法能够有效地解决电动汽车充电负荷在时间和空间具有随机性难以预测的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113255954A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广西大学;

    申请/专利号CN202011394571.X

  • 发明设计人 殷林飞;陈培文;马晨骁;高放;

    申请日2020-12-03

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/26(20120101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构45117 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人黎华艳;裴康明

  • 地址 530004 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号

  • 入库时间 2023-06-19 12:13:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    授权

    发明专利权授予

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