摘要
本发明提供一种基于聚类识别与区域风险建模的新能源车辆聚集防控系统,旨在解决高密度车辆聚集引发的热失控等安全隐患。所述系统包括状态采集模块、聚类识别模块、区域风险建模模块、风险等级判定模块、响应控制调度模块及热风险预测模块。系统通过采集车辆位置、电池温度、荷电状态等运行状态数据,利用基于密度的空间聚类算法识别聚集簇,并计算聚集簇的风险评分值,依据风险等级实施限流与路径引导控制。同时,通过训练的长短期记忆神经网络模型预测未来区域风险变化趋势,实现提前预警与响应。该系统适用于新能源车辆在充电场站、地下车库等高密度区域的安全管理场景。
技术关键词
新能源车辆
长短期记忆神经网络模型
防控系统
车辆运行状态
时间序列特征
异常状态
车辆地理位置
空间聚类算法
密度
识别模块
高风险
动态演化过程
时间滑动窗口
数据
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交互模型
车辆状态数据
时间序列特征
监控方法
监控数据处理方法
液压钻机
强化学习策略
时序神经网络
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校准方法
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长短期记忆神经网络模型
双频超声波