基于深度学习算法的直流充电桩相对误差预测研究

针对充电桩建设越来越多、设备易出现偏差的现状,提出了一种基于深度学习算法的直流充电桩相对误差预测的方法。首先将直流充电桩采集的数据集进行预处理,然后搭建了LightGBM、N-Linear以及CNN模型进行相对误差预测,并采用MAE以及MSE作为评估指标进行评估。结果表明,LightGBM模型效果最理想,MAE较N-Linear模型降低了57.91%,较CNN降低了30.16%,MSE较N-Linear模型降低了82.85%,较CNN降低了约47.32%。

诚信原则对行政许可双方的拘束——基于行政许可程序讨论

“放管服”改革的继续深化,使得行政许可事前的形式审查不断普及。行政许可作为社会很多行为的信赖基础,其公信力应当得到保障。所以基于该现状,在行政许可法律关系中,诚实信用原则于相对人而言是加重其事前提供材料的诚信义务以及事后接受行政机关和社会监督的社会责任。于行政机关而言,诚实信用原则要求其完善事后监管体系,行政机关既要对行政相对人和第三方机构进行监管,自身也要接受来自国家机关以及社会的监督。所以,诚实信用原则应当在行政法律关系中形成双方约束,从而维护行政许可的公信力,以保护公共利益。