基于PSO-Kalman-LSTM融合算法的電動(dòng)汽車(chē)充電時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)研究

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摘要：針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)充電安全問(wèn)題，文章提出一種基于 PSO-Kalman-LSTM 融合算法的充電時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法。該方法利用 LSTM 網(wǎng)絡(luò)對(duì)充電時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行時(shí)間序列建模，并結(jié)合 PSO 算法優(yōu)化 LSTM 模型參數(shù)，同時(shí)引入 Kalman 濾波對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以提高預(yù)測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車(chē)充電時(shí)長(zhǎng)，為智能充電策略的制定和充電安全防護(hù)提供技術(shù)支持，助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。（剩余3643字）