数据驱动的电动汽车充电量及充电时长预测方法

本发明公开了一种数据驱动的电动汽车充电量及充电时长预测方法，包括以下步骤：步骤1，对电动汽车的历史充电数据进行数据预处理；步骤2，对预处理充电片段进行特征提取并赋予标签；步骤3，基于LSTM分类模型实现标签预测；步骤4，基于RF回归模型实现充电量与充电时长预测。本发明高效准确地预测出电动汽车充电量与充电时长，不仅可以优化充电站的运营效率，提升用户的充电体验，还可以为智能电网和可持续交通系统做出更大的贡献。通过准确预测，充电站可以更好地安排充电设施的使用，减少排队等待时间，提高充电桩的利用率；用户则可以根据预测信息合理规划充电时间，避免长时间等待，提高出行计划的灵活性和便利性。