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1、盡管電動(dòng)汽車(chē)市場(chǎng)增長(zhǎng)迅速,但由于電動(dòng)汽車(chē)電池容量有限和充電不便,大眾仍然普遍擔(dān)心電動(dòng)汽車(chē)的用戶(hù)體驗(yàn)?,F(xiàn)有的與電動(dòng)汽車(chē)服務(wù)相關(guān)的研究工作大多都假定所需的數(shù)據(jù)是已知的,并忽略了實(shí)踐中的數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題。一旦所需數(shù)據(jù)無(wú)法及時(shí)獲得,依賴(lài)于充電樁數(shù)據(jù)的在線智能服務(wù)會(huì)遭受顯著的性能損失,而此類(lèi)問(wèn)題在多數(shù)據(jù)源、跨運(yùn)營(yíng)商應(yīng)用的情景下十分常見(jiàn)。
另一方面,作為化石燃料車(chē)輛的綠色替代品,電動(dòng)車(chē)被全世界許多政府大力推廣。構(gòu)建高效的充電樁網(wǎng)絡(luò)已成為各國(guó)政
2、府和制造商提高電動(dòng)汽車(chē)普及率的關(guān)鍵任務(wù)。精心策劃的充電站點(diǎn)可以以更低的成本為更多的電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)服務(wù),并提高用戶(hù)的滿(mǎn)意度。然而,大多數(shù)用于電動(dòng)汽車(chē)充電站的現(xiàn)有規(guī)劃方法主要基于燃油車(chē)的交通數(shù)據(jù)(例如交通流量和停車(chē)位置),電動(dòng)車(chē)的充電行為模式往往被忽略,導(dǎo)致低效網(wǎng)絡(luò)布局,不能很好的服務(wù)現(xiàn)有電動(dòng)車(chē)用戶(hù)。
本文關(guān)注充電基礎(chǔ)設(shè)施和充電樁網(wǎng)絡(luò)信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)問(wèn)題。我們首次系統(tǒng)地研究了充電樁網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)推斷問(wèn)題。我們提出了一種新穎的解決方案
3、來(lái)推斷實(shí)時(shí)充電樁使用狀態(tài)。我們的方法不僅利用了充電樁之間的空間和時(shí)間關(guān)聯(lián),還考慮了用戶(hù)行為。該推斷算法基于蒙特卡羅最大似然估計(jì)模型和吉布斯抽樣理論。我們完整實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)并通過(guò)真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們的方法可達(dá)到94%的總體推斷準(zhǔn)確度,分別比兩種替代方法好14%和11%。我們還進(jìn)行了案例研究以評(píng)估端到端服務(wù)體驗(yàn)的改進(jìn)。結(jié)果表明,我們的方法可以進(jìn)一步降低充電樁推薦應(yīng)用中的時(shí)間成本,并且在最好的情況下使得用戶(hù)滿(mǎn)意度比替
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