多系统耦合电动公交充换电动态协同调控研究

# 多系统耦合电动公交充换电动态协同调控研究
## 研究框架
### 研究目的
- 实现动态协同
- 推动智能优化
- 提升电动公交系统效率
### 研究路径
- 模型构建
  - 需求分析
  - 现有模型综述
- 预测验证
  - 数据收集
  - 模型评估
- 决策应用
  - 方案制定
  - 实施效果评估
## 第一层次: 多系统动态耦合建模
### 建立多时空动态耦合模型
- 定义系统边界
- 描述耦合对象
### 开发跨尺度耦合分析平台
- 确定跨尺度参数
- 平台功能模块设计
### 解决协同表征难题
- 协同层标识
- 表征模型构建
### 揭示时变交互机制
- 交互因子识别
- 动态交互规则
### 技术突破: 混合仿真框架与数据耦合解析
- 混合仿真方法设计
- 数据解析技术开发
## 第二层次: 多系统联合概率预测模型
### 建立联合概率分布模型
- 概率分布函数定义
- 模型参数估计
### 链式因果影响模型
- 因果链条构建
- 因果关系验证
### 引入贝叶斯在线更新机制
- 更新策略设计
- 参数动态调整
### 解决不确定性传播路径表征
- 不确定性源识别
- 路径分析方法
### 形成多变量联合预测框架
- 多变量模型构建
- 预测性能评估
## 第三层次: 高维状态空间下的协同决策优化
### 构建动态协同优化框架
- 优化目标定义
- 动态模型集成
### 设计多目标联合奖励函数
- 奖励函数构成要素
- 目标权重分配
### 研发多智能体协同决策机制
- 决策算法设计
- 多智能体协作模式
### 开发策略迁移学习方法
- 迁移学习框架设计
- 学习算法优化
### 技术特色: 降维处理与实时决策优化
- 降维算法选取
- 实时优化策略
## 闭环研究路径
### 模型构建
- 前期调研
- 设计文档编写
### 预测验证
- 结果分析
- 模型迭代
### 决策应用
- 制定实施计划
- 实地测试与反馈
## 连接关系
- 研究主题 -> 研究框架
- 研究框架 -> 研究目的
- 研究框架 -> 研究路径
- 研究路径 -> 模型构建
- 研究路径 -> 预测验证
- 研究路径 -> 决策应用
- 第一层次 -> 建立多时空动态耦合模型
- 第一层次 -> 开发跨尺度耦合分析平台
- 第一层次 -> 解决协同表征难题
- 第一层次 -> 揭示时变交互机制
- 第一层次 -> 技术突破: 混合仿真框架与数据耦合解析
- 第二层次 -> 建立联合概率分布模型
- 第二层次 -> 链式因果影响模型
- 第二层次 -> 引入贝叶斯在线更新机制
- 第二层次 -> 解决不确定性传播路径表征
- 第二层次 -> 形成多变量联合预测框架
- 第三层次 -> 构建动态协同优化框架
- 第三层次 -> 设计多目标联合奖励函数
- 第三层次 -> 研发多智能体协同决策机制
- 第三层次 -> 开发策略迁移学习方法
- 第三层次 -> 技术特色: 降维处理与实时决策优化
- 闭环研究路径 -> 模型构建
- 闭环研究路径 -> 预测验证
- 闭环研究路径 -> 决策应用
- 模型构建 -> 第一层次
- 预测验证 -> 第二层次
- 决策应用 -> 第三层次