摘要
本发明涉及规模预测技术领域,具体涉及基于AI大模型和多源信息融合的电动汽车规模预测方法,包括以下步骤:从多种异质性数据源采集影响电动汽车规模的相关数据;利用多模态融合技术将来自不同数据源的特征进行融合;基于融合后的特征,构建具备不确定性量化能力的AI大模型;基于AI大模型进行分层预测,分别预测电动汽车在不同区域、不同车型以及不同充电基础设施场景下的规模。本发明,通过对模型参数和输出的概率分布进行分析,提供了预测结果的不确定性度量,使得预测结果更加可信和可解释,提供了对不同情景下的全面评估,为区域规划、车型生产和充电基础设施建设等方面的决策提供了有力支持。
技术关键词
规模预测方法
充电基础设施
贝叶斯神经网络
注意力机制
多模态融合技术
融合特征
编码器
跨模态
车型
多模态数据采集
卷积神经网络提取
多模态特征融合
分层
变换器
长短期记忆网络
特征提取方法
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多环芳烃污染物
SERS检测方法
深度学习模型
卷积神经网络模型
拉曼光谱仪
智能机器人
多模态
特征提取器
识别方法
特征提取模块
图像分类系统
零样本图像分类
教师
对齐模块
学生
图像修复模型
图像修复方法
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解码器架构
非暂态计算机可读存储介质
卷积神经网络模型
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