《表1 外部因素输入特征表示》

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《基于实时出行需求和交通路况的电动汽车充电负荷预测》

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如表1所示，每个时段对应的星期和天气类型等输入特征以独热码的形式表示，由式（6）对温度t归一化，从而拼接成一个36维的向量。利用两层全连接网络将该向量变换为与Xf相同的维度，并由式（7）进行融合。通过最小化预测值xt和真实值的Huber损失误差对模型进行训练，利用自适应误差阈值δ可提高对数据中异常值的鲁棒性，如式（8）所示。