谷歌团队优化电动车充电路线规划：采用线性回归模型提升预测效率

谷歌研究团队在为电动车驾驶者规划充电路线时，放弃使用神经网络等复杂模型，转而采用线性回归方法，预测充电桩在未来一段时间内的可用状态。该轻量级模型专注于解决一个实际问题：当驾驶者抵达某一充电站时，是否有至少一个充电桩可供使用，从而降低里程焦虑和现场排队的不确定性。

随着电动车日益普及，单纯扩建实体充电设施已不足以缓解驾驶者的担忧。如何在现有基础设施基础上提升使用效率，成为关键课题。谷歌将充电站信息直接整合进导航系统，结合车辆剩余电量和目的地，智能规划行程，并通过模型估算各站点短期内的可用状态，帮助系统在推荐路线时避开预计拥堵或空桩率低的时段与站点。

模型的核心特征是当天的小时数，系统将每个小时作为一个独立特征，通过训练学习其对应的权重，反映该时段充电桩占用率的平均变化趋势。权重为正，表示该时段桩位趋于被占用，可用数量减少；权重为负，则表示桩位普遍释放；接近零则意味着状态变化不大。也就是说，模型并非重建复杂的排队行为，而是学习当前空位数与未来空位数之间的变化速率。

研究人员指出，线性回归模型仅在充电桩状态变化最显著的时段才会给出与“维持现状”不同的预测，而非默认未来状态等于当前状态。这些时段主要包括早晚高峰以及配备较多桩位的大型站点。由于高峰时段车流量大、大型站点进出频繁，空位变化更明显，系统选择在这些时段动态更新预测，使结果更贴近驾驶者实际体验。

模型训练使用了来自中国加州和德国的充电桩实时数据，并在多个站点进行验证。谷歌以“维持现状”作为基准，比较线性回归模型在30至60分钟预测窗口内，能否更准确判断驾驶者抵达时是否至少有一个可用充电桩。

实验结果显示，在拥有至少6个桩位的大型站点，且处于占用率变化最高的时段（如早上8点与晚上8点），引入线性回归模型后，错误预测比例在早高峰降低约20%，晚高峰降低约40%，显著减少了驾驶者在高峰期空跑扑空的概率。