一种混合同构异构深度图神经网络的充电时空预测方法
授权
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。
基本信息
专利标题 :
一种混合同构异构深度图神经网络的充电时空预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113255954A
申请号 :
CN202011394571.X
公开(公告)日 :
2021-08-13
申请日 :
2020-12-03
授权号 :
CN113255954B
授权日 :
2022-04-12
发明人 :
殷林飞陈培文马晨骁高放
申请人 :
广西大学
申请人地址 :
广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号
代理机构 :
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
优先权 :
CN202011394571.X
主分类号 :
G06Q10/04
IPC分类号 :
G06Q10/04 G06Q50/26 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政;管理
G06Q10/04
预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-12 :
授权
2021-08-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20201203
申请日 : 20201203
2021-08-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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