[发明专利]一种换电预测方法和系统及存储介质

摘要

本发明提供一种换电预测方法，包括以下步骤：采集与换电相关的一个或多个特征；根据预设的算法处理特征，得到特征提取结果；基于特征提取结果，分别得到预计被骑行概率和预计被骑行时长；以及基于预计被骑行概率、预计被骑行时长和当前电池电量，判断是否需要换电。本发明创新性地将multi‑task思想和DeepFM算法相结合，应用到共享电瓶车换电池问题，选用合理的深度学习模型和较为精确的特征数据，两步骤衔接，端到端预测直租车电池是否需要更换，挖掘隐藏在数据背后的重要特征，将各种因素的影响充分发挥，为共享电瓶车是否需要更换电池给出合理方案。