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申请/专利权人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司

摘要：本申请提供一种电动汽车充电需求预测方法及装置，该方法包括：收集电动汽车的多维充电数据集，并进行预处理得到预处理数据集；根据预处理数据集构建超图模型；基于超图模型提取超图特征向量；通过预先训练好的支持向量机模型和超图特征向量进行充电需求预测，得到预测结果；对预测结果进行分析，得到分析结果；根据分析结果对支持向量机模型和超图模型进行参数优化，得到目标超图模型和目标支持向量机模型；根据分析结果判断优化是否达标；如果是，则根据目标超图模型和目标支持向量机模型进行充电需求预测，得到充电需求预测结果。可见，该方法及装置能够基于目标超图模型实现对电动汽车充电需求动态变化的准确预测，从而扩大应用范围。

主权项：1.一种电动汽车充电需求预测方法，其特征在于，包括：收集电动汽车的多维充电数据集；对所述多维充电数据集进行预处理，得到预处理数据集；根据所述预处理数据集构建超图模型；基于所述超图模型提取超图特征向量；通过预先训练好的支持向量机模型和所述超图特征向量进行充电需求预测，得到预测结果；对所述预测结果进行分析，得到分析结果；根据所述分析结果对所述支持向量机模型和所述超图模型进行参数优化，得到目标超图模型和目标支持向量机模型；根据所述分析结果判断所述目标超图模型和所述目标支持向量机模型的精度是否达到预设优化目标；如果是，则根据所述目标超图模型和所述目标支持向量机模型进行充电需求预测，得到充电需求预测结果；其中，所述根据所述预处理数据集构建超图模型，包括：基于所述预处理数据集和预设的超图模型的定义，构建原始超图模型；其中，所述原始超图模型中每个节点对应于所述预处理数据集中的一个用户样本；基于所述预处理数据集，计算每个用户之间的多对多关系；其中，所述多对多关系至少包括共同充电时间段相似度、地点相近性相似度以及充电行为相似度；基于所述每个用户之间的多对多关系构建所述原始超图模型的超边；根据预设的权重因子和所述多对多关系，为每个所述超边分配对应的权重；基于所述原始超图模型、所述超边和所述权重，构建超图模型；其中，所述基于所述超图模型提取超图特征向量，包括：基于所述超图模型，计算与节点相关联的超边数、节点对应邻居节点的平均度、超图的平均节点度以及超图的密度；根据所述超边数确定节点度；根据所述权重确定超边权重；根据所述节点对应邻居节点的平均度确定局部结构特征；根据所述超图的平均节点度以及所述超图的密度，确定全局结构特征；基于所述节点度、所述超边权重、所述局部结构特征和所述全局结构特征，构建超图特征向量。

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