基于多源信息融合的电动汽车保有量预测方法及系统

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基于多源信息融合的电动汽车保有量预测方法及系统
申请号:CN202411600876
申请日期:2024-11-11
公开号:CN119848677A
公开日期:2025-04-18
类型:发明专利
摘要
一种基于多源信息融合的电动汽车保有量预测方法及系统,包括如下步骤:S1利用自动化的数据抓取工具与API接口从数据库中抓取训练数据,并对其进行分类标注,S2基于动态模糊隶属度驱动的SMOTE算法,对原始电动汽车数据训练集进行数据扩充,并训练数据扩充模型,S3构建6层的全连接神经网络算法,对扩充后的电动汽车数据训练集进行数据特征提取,并训练特征提取模型,S4基于模糊集优化的随机森林分类算法,对提取特征后的电动汽车数据训练集进行分类,并训练分类器模型,S5将新的电动汽车数据集样本,输入到训练完成的模型中,得到分类结果,即为电动汽车保有量预测结果。本设计不仅灵活适应性强,而且分类准确。
技术关键词
保有量预测方法 多源信息融合 训练集 模糊隶属度函数 训练特征提取模型 模糊逻辑 训练分类器模型 随机森林 节点 神经网络算法 数据样本集合 模糊隶属函数 抓取工具 特征选择 预测系统