摘要
本发明涉及电动车充电桩领域,具体是一种结合大模型对两轮电动车充电桩健康度进行评估预测的方法、装置及介质。采集多维度的与两轮电动车充电桩健康相关的数据,对数据进行预处理和特征提取,提取出与健康状态密切相关的特征,然后进行健康度评估预测。因为采集了多维度的信息,所以能解决现有技术评估内容单一的问题,同时对不同维度的数据分别进行特征提取,然后再进行残差连接,特征提取采用了数据转换,避免优化过程中因网络过深而产生潜在的梯度小的问题。本发明结合两轮电动车充电桩健康度预测大模型对充电桩健康度进行评估预测,能够有针对性对充电桩进行巡检和维护,降低两轮电动车充电桩运营维护费用,增加设备的使用寿命。
技术关键词
两轮电动车
Softmax函数
数据特征提取
构建预测模型
微调方法
程序
指令
参数
网络
文本
标签
处理器
电车
序列
介质
变量
存储器
指标
功率
系统为您推荐了相关专利信息
纤维复合材料
损伤诊断方法
材料损伤状态
神经网络模型
物理
风机叶片
深度学习分类模型
异常状态
监测方法
高清摄像头
巡检数据
数据特征提取
热力图
数据处理方法
音频信号特征提取
流体力学模型
屏障结构
气流组织装置
粉尘
除尘系统
智能化分析方法
交通管理系统
节点
数据特征提取
深度学习算法