换电预测模型的训练方法、系统、设备及存储介质

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换电预测模型的训练方法、系统、设备及存储介质
申请号:CN202411110219
申请日期:2024-08-14
公开号:CN118626868B
公开日期:2024-12-17
类型:发明专利
摘要
本申请涉及新能源技术领域,尤其涉及一种换电预测模型的训练方法、系统、设备及存储介质,方法包括获取环境数据和行为数据,输入特征提取网络,提取特征向量并进行融合得到用户特征向量;获取电池的属性数据并输入特征提取网络,提取电池的属性特征向量;将用户特征向量和电池的属性特征向量输入电池匹配网络,计算电池的属性特征向量与用户特征向量之间的匹配度,分别选取相同数量且匹配度最高的若干电池,生成带有匹配顺序的目标电池集合。以环境数据和行为数据作为模型输入,带有匹配顺序的目标电池集合作为模型输出,对模型进行训练得到换电预测模型。本申请能够综合考虑电池特性和用户行为特征,更精准地推荐电池,从而提升用户的换电体验。
技术关键词
匹配度计算方法 电池 特征提取网络 神经网络模型 匹配网络 数据 度量 协方差矩阵 特征提取模块 定义 更新模型参数 模型训练模块 梯度下降法 新能源技术 训练系统 程序 处理器 可读存储介质 存储器