技术特征：
1.一种纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，包括：获取车辆调度记录数据或车辆调度计划数据，所述车辆调度记录数据包括车辆到站时间，所述车辆调度计划包括预计到站时间；将所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据输入充电等候时长预测模型，输出所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据对应的充电等候时长；其中，所述充电等候时长预测模型是基于车辆充电等候数据样本集训练后获得的，所述车辆充电等候数据样本集中包括车辆充电等候数据样本，每个所述车辆充电等候数据样本中包括车辆到站时间、至少一个开始充电时间和充电等候时长。2.根据权利要求1所述的纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，所述车辆调度记录数据还包括：温度数据，所述车辆调度记录数据中的所述温度数据为所述到站时间当日的平均温度，通过归一化计算得出；所述车辆充电等候数据样本中还包括温度数据，所述车辆充电等候数据样本中的所述温度数据为所述到站时间当日的平均温度，通过归一化计算得出。3.根据权利要求2所述的纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，所述归一化计算的公式为：t
’ꢀ
=t-μ/σ其中，t为所述到站时间或所述开始充电时间当日的温度值，t’为所述温度值的归一化值，μ为数据集中温度的均值，σ为数据集中温度的标准差。4.根据权利要求1或2任一项所述的纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，所述基于车辆充电等候数据样本集训练获得所述充电等候时长预测模型的步骤包括：获取车辆充电等候数据样本集；基于所述车辆充电等候数据样本集对神经网络模型进行训练，获得所述充电等候时长预测模型。5.根据权利要求4所述的纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，所述充电等候时长通过以下步骤获得：根据所述开始充电时间对车辆充电场景进行判断，获得车辆充电场景判断结果；根据所述车辆充电场景判断结果、所述到站时间和所述开始充电时间对所述充电等候时长进行计算。6.根据权利要求5所述的纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，所述根据所述车辆到站时间及对应的开始充电时间的记录数量对车辆充电场景进行判断，获得车辆充电场景判断结果包括：若判断获知所述车辆本次到站时间及车辆下次到站时间之间的开始充电时间记录数量大于一条，则所述车辆充电场景为第一充电场景；若判断获知所述车辆本次到站时间及车辆下次到站时间之间的开始充电时间记录数量为一条，则所述车辆充电场景为第二充电场景。7.根据权利要求6所述的纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，所述根据所述车辆充电场景判断结果、所述到站时间和所述开始充电时间对所述充电等候时长进行计算，包括：若所述车辆充电场景判断结果为第一充电场景，所述充电等候时长为第一条所述开始
充电时间与所述到站时间之间的差值；若所述车辆充电场景判断结果为第二充电场景，所述充电等候时长为所述开始充电时间与所述到站时间之间的差值。8.根据权利要求1所述的纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，所述将所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据输入充电等候时长预测模型，输出所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据对应的充电等候时长包括：若判断获知所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据的对应日期为工作日，则将所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据输入第一充电等候时长预测模型，输出所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据对应的充电等候时长；其中，所述第一充电等候时长预测模型是基于的车辆充电等候数据样本集训练获得的，所述的车辆充电等候数据样本集中包括的车辆充电等候数据样本，每个所述车辆充电等候数据样本中包括车辆到站时间、至少一个开始充电时间和充电等候时长；若判断获知所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据的对应日期为非工作日，则将所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据输入第二充电等候时长预测模型，输出所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据对应的充电等候时长；其中，所述第二充电等候时长预测模型是基于车辆充电等候数据样本集训练获得的，所述车辆充电等候数据样本集中包括车辆充电等候数据样本，每个所述车辆充电等候数据样本中包括车辆到站时间、至少一个开始充电时间和充电等候时长。9.根据权利要求8所述的纯电动公交车充电等候时长的预测方法，其特征在于，所述基于车辆充电等候数据样本集训练获得所述第一充电等候时长预测模型和所述第二充电等候时长预测模型，包括：将所述车辆充电等候数据样本集中的所述车辆充电等候数据样本按照时间进行分类，获得第一车辆充电等候数据样本集和第二车辆充电等候数据样本集；其中，所述第一车辆充电等候数据样本集包括工作日的车辆充电等候数据样本，所述第二车辆充电等候数据样本集包括非工作日的车辆充电等候数据样本；使用所述第一车辆充电等候数据样本集对神经网络模型进行训练，获得所述第一充电等候时长预测模型；使用所述第二车辆充电等候数据样本集对神经网络模型进行训练，获得所述第二充电等候时长预测模型。10.一种纯电动公交车充电等候时长的预测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取车辆调度记录数据或车辆调度计划数据，所述车辆调度记录数据包括车辆到站时间，所述车辆调度计划数据包括车辆计划到站时间；预测单元，用于将所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据输入充电等候时长预测模型，输出所述车辆调度记录数据或车辆调度计划数据对应的充电等候时长；其中，所述充电等候时长预测模型是基于车辆充电等候数据样本集训练后获得的，所述车辆充电等候数据样本集中包括车辆充电等候数据样本，每个所述车辆充电等候数据样本中包括车辆到站时间、至少一个开始充电时间和充电等候时长。11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9任一项所述方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明提供一种纯电动公交车充电等候时长的预测方法及装置，所述方法包括：获取车辆调度记录数据或车辆调度计划，并输入充电等候时长预测模型，输出对应的充电等候时长；充电等候时长预测模型是基于样本集训练后获得的，样本集中包括车辆充电等候数据样本，每个车辆充电等候数据样本中包括车辆到站时间、至少一个开始充电时间和充电等候时长；其中对充电等候时长的计算是通过对车辆运营数据与充电数据的处理分析，从而得到准确的充电等候时长计算结果。本发明实施例提供的纯电动公交车充电等候时长的预测方法及装置，对纯电动车到站后的充电等候时间进行准确的预测，实现对纯电动车辆充电排队现状的评估，提高纯电动公交车运营效率。营效率。营效率。
技术研发人员：孔维峰 邵强 刘宝来 倪丹 孙鹏
受保护的技术使用者：北京公共交通控股（集团）有限公司
技术研发日：2022.02.17
技术公布日：2022/3/18