| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 充电桩网络中的数据推断 | 第14-15页 |
| 1.2.2 电动车充电站选址定容 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 基于充电数据的需求分布估计和充电站选址定容优化 | 第20-34页 |
| 2.1 问题背景与研究动机 | 第20-21页 |
| 2.2 系统架构 | 第21-23页 |
| 2.3 电动车充电需求估计 | 第23-28页 |
| 2.3.1 充电事件与移动充电应用使用数据集 | 第23页 |
| 2.3.2 搜索与导航行为分析 | 第23-25页 |
| 2.3.3 搜索行为模型 | 第25-26页 |
| 2.3.4 导航行为模型 | 第26页 |
| 2.3.5 充电事件模型 | 第26-27页 |
| 2.3.6 模型融合与充电需求估计算法 | 第27-28页 |
| 2.4 电动车充电站选址定容优化 | 第28-34页 |
| 2.4.1 空间模型 | 第28-31页 |
| 2.4.2 充电站选址定容优化 | 第31-32页 |
| 2.4.3 偏好参数 | 第32-34页 |
| 第3章 基于时空自回归的充电桩状态数据推断 | 第34-46页 |
| 3.1 研究动机 | 第34-35页 |
| 3.2 充电行为的时空模式 | 第35-39页 |
| 3.3 用户充电行为 | 第39-41页 |
| 3.4 构建数据推测系统的机会 | 第41页 |
| 3.5 充电桩网络数据推断系统 | 第41-46页 |
| 3.5.1 问题表述 | 第41页 |
| 3.5.2 时空模式 | 第41-42页 |
| 3.5.3 用户行为 | 第42-43页 |
| 3.5.4 参数估计 | 第43-44页 |
| 3.5.5 模型选取 | 第44-45页 |
| 3.5.6 使用状态推断 | 第45-46页 |
| 第4章 实验评估 | 第46-62页 |
| 4.1 实验设置及实验方法 | 第46-48页 |
| 4.2 充电桩网络数据推断实验 | 第48-50页 |
| 4.3 端到端服务质量增强实验 | 第50-53页 |
| 4.4 充电需求分布估计实验 | 第53-54页 |
| 4.5 充电站选址定容方案实验 | 第54-62页 |
| 第5章 总结 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第70-71页 |