本发明提出了一种基于深度学习的多特征充电选址影响因素分析方法,包括以下步骤：步骤A：获取公开的站点信息特征数据及站点附近POI的特征数据,形成初步的特征数据集；步骤B：筛选特征并对特征数据进行清理及标准化；步骤C：持续收集所述站点信息,将站点使用情况转换为利用率数据；步骤D：采用MLP构建分类模型,将选址问题转化为机器学习多分类预测问题；步骤E：完成利用率分类之后,对特征的重要性进行排序,探索选址的影响因素。
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