研究提出分层共形预测充电需求方法

Guillaume Principato 等作者发表论文，提出结合分层预测与缺失数据共形预测的方法，用于量化电动汽车充电需求的不确定性。该方法在苏格兰公共充电站大规模数据集上验证，可在分层结构每个节点生成有效预测区间。 作者称，其中 CP-MNR-Nested 算法能处理数据中随时间变化的分层结构，以应对充电站持续演变——新站不断部署、旧站偶尔移除——对预测提出的要求。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。