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汽车技术 2024年第6期 17-23页

作者：彭伟伦马力刘琦颖于洋广东电网有限责任公司广州供电局广州510630 烟台海颐软件股份有限公司烟台264000

为准确预测电动汽车的V2G充放电负荷,以调节电网负荷峰谷差,保证供电稳定性,提出了一种基于供需两侧协同优化的电动汽车V2G充放电负荷时空分布预测方法。构建供需两侧协同优化目标模型,利用鲸鱼优化算法迭代求解,得出最优充放电负荷曲线... 详细信息

为准确预测电动汽车的V2G充放电负荷,以调节电网负荷峰谷差,保证供电稳定性,提出了一种基于供需两侧协同优化的电动汽车V2G充放电负荷时空分布预测方法。构建供需两侧协同优化目标模型,利用鲸鱼优化算法迭代求解,得出最优充放电负荷曲线,据此明确最优充放电时段。采集不同空间区域最优充放电时段内的充放电负荷影响指标,并以此为输入,构建基于多元线性回归的预测模型,实现电动汽车V2G充放电负荷时空分布预测。试验结果表明,采用所提出的方法得到的负荷预测模型具有较大的决定系数,表明该方法的预测结果更接近实际负荷,具有较高的预测准确性。

关键词：协同优化电动汽车 V2G充放电负荷时空分布预测

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融合图自编码器与GRU的城市盗窃犯罪时空分布预测模型

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地球信息科学学报 2023年第7期25卷 1448-1463页

作者：赵丹杜萍刘涛令振飞兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

犯罪预测是进行犯罪预防的前提,高效准确的犯罪预测对于提高城市管理效率、保障公共安全都具有重要的意义。当前,关于犯罪预测的已有研究大多采用单一的机器学习方法或深度学习模型,忽略了犯罪的时空依赖关系,往往难以获得准确的预测结... 详细信息

犯罪预测是进行犯罪预防的前提,高效准确的犯罪预测对于提高城市管理效率、保障公共安全都具有重要的意义。当前,关于犯罪预测的已有研究大多采用单一的机器学习方法或深度学习模型,忽略了犯罪的时空依赖关系,往往难以获得准确的预测结果。本文提出一个基于深度学习技术的犯罪时空预测模型—GAERNN:(1)利用GAE模型捕获犯罪案件的空间分布特征;(2)将带有空间依赖关系的特征经序列化处理后作为GRU模型的输入,进一步提取犯罪序列的时间特征;(3)经全连接层处理获得犯罪时空预测结果,并选取MLP、GCN等基准模型进行对比实验,结合RMSE、MSE等多个指标对模型预测结果进行评估。实验结果表明:对于各模型预测结果可视化分析,GAERNN模型预测的可视化结果与实际数据分布最相符合;在各模型误差分析方面,相比预测性能较差的MLP,GAERNN模型各月份的RMSE分别降低了1.02、3.58、1.29以及0.45;在子模块有效性评估方面,相比其变体模型GAE-LSTM,GAERNN模型在各月份的MAPE分别降低了2.15%、10.07%、1.92%以及2.54%,说明GAERNN模型能显著提高盗窃犯罪时空预测精度,可用于城市盗窃犯罪的积极预防和有效治理。

关键词：盗窃时空分布预测城市犯罪图神经网络深度学习门控循环单元图自编码器兰州市

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基于停车需求模型的电动汽车V2G放电负荷时空分布预测

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电气工程学报 2015年第8期10卷 22-28,79页

作者：刘晓飞崔淑梅谢富鸿徐石明哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001 国家电网电力科学研究院南京211000

当前电动汽车负荷时空分布预测研究主要侧重于充电负荷,而对V2G放电能力的预测考虑较少。为此,本文从交通规划的角度进行考虑,提出了一种电动汽车V2G放电负荷时空分布预测方法。以城市停车需求预测模型为基础,分析了工商业区和居住区内... 详细信息

当前电动汽车负荷时空分布预测研究主要侧重于充电负荷,而对V2G放电能力的预测考虑较少。为此,本文从交通规划的角度进行考虑,提出了一种电动汽车V2G放电负荷时空分布预测方法。以城市停车需求预测模型为基础,分析了工商业区和居住区内电动汽车在时空上的停放分布特性,建立了电动汽车V2G负荷容量模型,并给出了基于蒙特卡洛模拟的预测方法。最后以某城市为算例进行了仿真,分析了工商业区和居住区电动汽车的V2G负荷特性,以及备用行驶容量、充放电功率和日均行驶里程对V2G放电能力的影响。

关键词：电动汽车 V2G放电负荷时空分布预测停车需求模型

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基于时空特征的海盗袭击热点分析及预测

基于时空特征的海盗袭击热点分析及预测

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作者：姜慧林大连海事大学

学位级别：硕士

当前,海盗活动仍严重威胁海洋运输的安全,时刻威胁船舶的人员及财产安全,扰乱正常的国际贸易和海运秩序,一直是国际航运关注的重点。通过以往的海盗问题的研究发现,海盗的活动范围及历史活动规律是有迹可循的,它的时空分布并非随机性的... 详细信息

当前,海盗活动仍严重威胁海洋运输的安全,时刻威胁船舶的人员及财产安全,扰乱正常的国际贸易和海运秩序,一直是国际航运关注的重点。通过以往的海盗问题的研究发现,海盗的活动范围及历史活动规律是有迹可循的,它的时空分布并非随机性的,通过研究海盗袭击事件在时空上的特征,结合影响因素分析,可以进一步解释海盗袭击热点形成的原因及热点的特征。同时,通过识别和提取海盗活动的时空分布特征,预测微观尺度下海盗袭击热点的时空分布情况,深入了解海盗袭击发生的模式和未来发展趋势,有利于国际海事组织等相关部门合理优化反海盗资源,并制定长短期的防御海盗计划,实现对海盗袭击活动的有效预防和打击。本文首先对全球海盗活动的现状做了基本的介绍,并以马六甲海峡为研究区域,选取了2007年到2022年间的海盗袭击事件作为研究对象,研究内容包括:(1)通过对全球海盗袭击事件的时间和空间分布特征进行分析,发现全球各海域的海盗袭击事件在时间上和空间上都有着明显的聚集性,证明了海盗袭击事件在研究区域内的可预测性。在此基础上深入研究了海盗袭击事件的时空交互性,分析时空临近重复现象,并计算出最佳的时空阈值,为后续海盗袭击热点分析及预测提供理论基础。(2)在时空临近重复分析的基础上,通过核密度估计、案件链模型、一致性分析等方法对海盗袭击热点的成因及特征进行分析,进一步去揭示了海盗袭击热点的结构特征,为海盗袭击热点的时空分布预测的微观时空尺度提供理论基础。(3)通过构造时空分布矩阵、ConvLSTM网络的设计、预测结果评价方法等三个方面,建立基于ConvLSTM的海盗袭击热点的时空分布预测模型,该模型能有效识别并提取稀疏矩阵的空间分布特征,并记忆长时间序列的依赖问题,从而预测海盗袭击热点在时空上的分布情况,并从模型拟合度、预测结果评价两个方面对模型预测的准确性进行全面评估。结果表明:本文构建的基于ConvLSTM的海盗袭击热点的时空分布预测模型优于基于CNN网络和基于FC-LSTM的预测模型。

关键词：海盗袭击热点时空特征时空分布预测 ConvLSTM网络

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城市区域物流无人机需求时空预测方法研究

城市区域物流无人机需求时空预测方法研究

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作者：张芳南京航空航天大学

学位级别：硕士

城市区域物流配送需求急速增长和低空空域的逐步开放,促使物流无人机需求走进人们生活。为精细化预测城市区域物流无人机需求时空分布特点,本文选取典型的“最后一公里”配送场景进行研究,主要从城市区域物流无人机需求量预测和城市区... 详细信息

城市区域物流配送需求急速增长和低空空域的逐步开放,促使物流无人机需求走进人们生活。为精细化预测城市区域物流无人机需求时空分布特点,本文选取典型的“最后一公里”配送场景进行研究,主要从城市区域物流无人机需求量预测和城市区域物流无人机交通量时空分布预测两方面展开。针对城市区域物流无人机需求量预测问题,考虑飞行环境限制、自身性能约束、运输任务要求,以物流无人机需求架次最少和运输时间最短为目标,建立基于任务分配和基于优化调度的物流无人机需求预测模型,并分别设计动态分配算法和优化调度算法计算物流无人机需求量。选取上海市某外卖平台一天的同城包裹配送数据进行仿真分析,结果显示利用动态分配算法实时规划所需物流无人机78架;优化调度算法预先规划所需物流无人机71架。由此可见,本文提出的两种方法可以从实时和预先两个层面实现城市区域物流运输需求向物流无人机需求的转化。针对城市区域物流无人机交通量时空分布预测问题,考虑商家和客户位置信息,设置区域划分间隔,将上海市划分为96个运输小区,计算运输小区之间和小区内部物流无人机运输OD矩阵;结合低空空域开放政策、城市布局及人口分布特点等因素,将城市低空空域划分为禁飞区、限制区、隔离区和可用飞行空域,并结合无人机运输任务,考虑避障要求,建立从起降点垂直起降、在巡航高度层保持高度飞行的低空物流无人机运行航路网络;考虑安全和效率两个因素建立基于交通阻抗的航路网络交通分配模型,利用最短路分配方法和A*算法将OD矩阵映射到航路网络,预测物流无人机在航路网络上的交通分布情况。结果表明,在空间上,物流无人机在多数小区内部流量分布较为均匀,均在200架次/日以下;在时间上,无人机在11:45-13:45时段内存在一个运输峰值,在13:45-15:00时段内存在一个低谷。最后,利用JS语言和腾讯地图基础环境,搭建城市区域物流无人机需求时空预测仿真环境,利用热力图和航段流量推演图,分析城市区域物流无人机在一定时间段内每条航段上的分布情况,从时间和空间两个维度,直观反映城市区域物流无人机需求分布特点。

关键词：物流无人机任务分配模型动态分配算法交通分配模型低空航路网络时空分布预测

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基于多维状态空间MCMC充电负荷预测的充电站规划

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电力科学与技术学报 2022年第4期37卷 78-87页

作者：张美霞叶睿琦杨秀孙铨杰上海电力大学电气工程学院上海200090

电动汽车充电站的规划布局与电动汽车充电负荷的出行特性密切相关,因而合理预测充电负荷需求才能得到有效的充电站规划结果。首先,定义多个维度下的电动汽车充电负荷状态空间,在此基础上建立充电负荷状态转移概率矩阵,进而提出一种基于... 详细信息

电动汽车充电站的规划布局与电动汽车充电负荷的出行特性密切相关,因而合理预测充电负荷需求才能得到有效的充电站规划结果。首先,定义多个维度下的电动汽车充电负荷状态空间,在此基础上建立充电负荷状态转移概率矩阵,进而提出一种基于电动汽车多维状态空间的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)负荷预测模型,结合车辆实际出行实时样本数据得到充电负荷时空预测分布;其次,建立考虑企业建站经济效益及用户满意度的双层规划模型,通过变权重粒子群算法进行求解,得到充电站的最优站址和规模;最后,通过算例仿真验证所提方法的合理性和有效性。

关键词：电动汽车马尔科夫链蒙特卡洛时空分布预测充电站规划

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