[发明专利]充电难度的预测方法、模型的训练方法、装置以及设备

说明书

本公开涉及充电难度的预测方法、模型的训练方法、装置以及设备，涉及计算机技术技术领域，尤其涉及人工智能、智能交通、深度学习等领域。具体实现方案为：确定待预测的目标充电站的相关特征信息，相关特征信息包括环境特征信息和目标充电站的特征信息中的至少一种；对相关特征信息进行预处理，得到预处理结果；将预处理结果输入预先训练的充电难度预测模型，得到目标充电站的充电难度预测结果；充电难度预测结果包括目标充电站的充电难度预测结果。利用目标充电站的相关特征信息实现对于充电难度的预测，具有较强的泛化能力，能够实现较高的预测精度。应用于地图类应用程序时，可以为车主提供更丰富的地图使用场景。

技术领域

本公开涉及计算机技术技术领域，尤其涉及人工智能、智能交通、深度学习等领域。

背景技术

随着新能源汽车行业的高速发展，新能源车的数量急剧增长。新能源车充电问题已逐渐成为行业的一个难题。由于充电站中的充电桩的使用情况是时刻动态变化的，当车主在抵达充电站前了解到的充电桩使用情况与车主到达后的实际使用情况往往有较大出入，导致充电难题。

发明内容

本公开提供了一种用于充电难度的预测方法、模型的训练方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种充电难度的预测方法，该方法可以包括以下步骤：

确定待预测的目标充电站的相关特征信息，相关特征信息包括环境特征信息和目标充电站的特征信息中的至少一种；

对相关特征信息进行预处理，得到预处理结果；

将预处理结果输入预先训练的充电难度预测模型，得到目标充电站的充电难度预测结果；充电难度预测结果包括目标充电站在当前时刻之后的至少一个时间段的充电难度预测结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种充电难度预测模型的训练方法，该方法可以包括以下步骤：

获取目标充电站的相关特征信息样本；相关特征信息样本包括目标充电站的特征信息样本和环境特征信息样本中的至少一种；

对相关特征信息样本进行预处理，得到样本预处理结果；

将样本预处理结果输入待训练的充电难度预测模型，得到目标充电站的充电难度预测结果；

根据目标充电站的充电难度预测结果及相关特征信息样本对应的充电难度真实结果，调整待训练的充电难度预测模型的参数，直至充电难度预测结果与充电难度真实结果的误差在允许范围内。

根据本公开的第三方面，提供了一种充电难度的预测装置，该装置可以包括组件：

相关特征信息确定模块，用于确定待预测的目标充电站的相关特征信息，相关特征信息包括环境特征信息和目标充电站的特征信息中的至少一种；

预处理模块，用于对相关特征信息进行预处理，得到预处理结果；

充电难度预测结果确定模块，用于将预处理结果输入预先训练的充电难度预测模型，得到目标充电站的充电难度预测结果；充电难度预测结果包括目标充电站在当前时刻之后的至少一个时间段的充电难度预测结果。

根据本公开的第四方面，本申请提供一种充电难度预测模型的训练装置，该装置可以包括：

相关特征信息样本获取模块，用于获取目标充电站的相关特征信息样本；相关特征信息样本包括环境特征信息样本和目标充电站的特征信息样本中的至少一种；

预处理模块，用于对相关特征信息样本进行预处理，得到样本预处理结果；

充电难度预测结果获取模块，用于将样本预处理结果输入待训练的充电难度预测模型，得到目标充电站的充电难度预测结果；