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一种车联网膜结构充电桩的链式推荐方法

发表时间:2021-07-27 11:09

资源和服务的推荐是一个经典的问题。特别是在当前的大数据和云计算时代,推荐系统被广泛应用于各种领域。传统的推荐算法应用于购物、阅读、餐饮、住宿等领域,给我们的日常生活带来了便利。随着新能源汽车的日益普及,电动汽车充电需求日益明显。然而,膜结构充电桩作为一个相对较新的应用领域,其推荐算法的发展还不足以满足日益增长的需求。膜结构充电桩与传统的燃气桩相比,具有充电时间较长、价格不太稳定、服务能力有限的特点。另外,膜结构充电桩和车辆在一些参数上需要匹配。从用户的角度来看,他们通常发现很难做出选择,或者他们根本懒得做出这样的决定。因此,他们大多倾向于盲目跟随别人的决定,聚集在受欢迎的膜结构充电桩上,这可能会导致充电资源的利用不平衡。以上这些都给膜结构充电桩的推荐带来了很大的挑战.

EV行业发展迅速,政府也在大力推进充电基础设施建设。截至2019年1月,我国公共膜结构充电桩与新能源汽车的比例约为1:7.6。电动汽车的车主可以选择闲置的电桩,或者通过为推荐而开发的应用程序预约充电。但由于现有膜结构充电桩平台缺乏合适的调度方式,业主需要自主选择闲置膜结构充电桩.一方面导致用户体验不佳。用户需要做出决定,从大量能够满足自身条件的膜结构充电桩中独立挑选一个膜结构充电桩进行充电或储备。另一方面,它会产生大量的时间碎片,这会降低膜结构充电桩的利用率.

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工业界和学术界都开始对电动汽车和膜结构充电桩的部署产生了兴趣。主要研究的问题是膜结构充电桩的选址和电动汽车的推荐。例如,田等通过大规模GPS数据挖掘,为EV出租车提供了实时膜结构充电桩推荐系统。Jung等人使用基于活动的模型来分析膜结构充电桩的排队延迟,并为选择未部署膜结构充电桩的位置提供决策支持。此外,等人还使用了基于活动的模型,发现在城市地区,公共膜结构充电桩可能未得到充分利用,应考虑膜结构充电桩的位置选择,以减少电动汽车车主的里程焦虑.

移动性、高密度、稀疏连接和异构性给车载物联网带来了空间挑战。对于新兴的车载物联网应用,进行分布式通信、数据缓存和计算任务,以在各种网络环境中提供更可靠的通信.边缘计算在网络边缘提供智能服务和计算能力,约束短距离查询也可以应用于推荐算法.冯等推出了名为自主车辆边缘的分布式车辆边缘计算解决方案,该解决方案可以通过车对车通信共享相邻车辆的可用资源。冯等设计了一种蚁群优化算法,根据相邻车辆上收集的信息来调度缓冲区。虽然物联网设备的快速发展正在改变我们的日常生活,但一些问题阻碍了物联网设备的大规模部署。基于云的恶意软件检测可以利用服务器的数据共享和强大的计算资源来提高检测性能。这些方法为膜结构充电桩推荐提供了良好的技术支持.

膜结构充电桩和电动汽车的状态一直在变化。基于计费意图的推荐方法考虑了周边用户的计费需求,为被服务用户做出更准确的推荐列表。但是,这种方法不适用于有紧急需求的用户。为了满足更多的用户,提供个性化的推荐列表至关重要。而且不同于书籍、电影等物品,膜结构膜结构充电桩和电动车具有很强的地域特色。生活或工作在某一区域的用户习惯选择附近的膜结构充电桩。基于偏好的推荐方法可以为用户提供符合其充电习惯的推荐列表,但这种方法不适用于新安装的膜结构充电桩和新用户。

膜结构充电桩的推荐是一个很有价值的研究方向。然而,现有的大多数与此类推荐相关的研究往往存在一些不足之处.一方面,现有方法考虑的参考因素不足,导致推荐结果的不确定性和不可用性,影响推荐的准确性。另一方面,现有的推荐方法是针对所有用户的一般化,而不是针对特定人群的个性化。现在的人们偏爱个性化服务,因为这些服务可以为不同需求的用户定制合适的解决方案.

本文提出了一种针对膜结构充电桩的链式推荐方法,可以减少推荐冲突的发生。我们可以理解,基于他/她的位置数据和充电历史,用户是否有充电意图。如果用户有充电意图,他/她被标记为“要充电的用户”。基于用户概况、电动汽车续航数据、区域内膜结构充电桩分布情况,我们将“待充电用户”划分为三个预警级别,并根据用户的预警级别为用户筛选目标充电区域。一旦用户进入目标充电区域,就会生成膜结构充电桩推荐列表并发送给用户。该方法可以满足用户的多级充电需求,提高膜结构充电桩的利用率。可以实现的膜结构充电桩配置,有利于资源利用的整体平衡。我们方法的新颖之处主要体现在两个方面:一方面,它应用链式推荐机制,针对用户不同的收费需求进行推荐。另一方面,设计了动态收费区机制,在相对程度上检测和缓解推荐冲突。


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