摘要 - 从环境友好性和能源效率的角度来看，电动汽车（EV）对传统汽油汽车构成威胁。可以通过预测与电动汽车充电的状态的预测来帮助确定电动汽车用户的未来充电需求。它可能会根据用户的实时位置提供自定义的充电容量统计信息，并指导收费基础架构的操作和管理。因此，出现的问题是电动汽车充电状态预测的有效模型。在这项研究中，建议采用混合深度学习方法，以确保安全可靠的充电操作，以防止电池被过度充电或排放。建议用于特征提取过程的递归神经网络（RNN），以获取电池上足够的功能信息。然后，研究建立了双向门控复发单位框架（GRU），以预测EV的状态。GRU从RNN的输出中获得了其输入，从而大大提高了模型的有效性。由于其简单得多的结构，RNN-GRU具有较低的计算性能。实验发现证明了GRU方法准确跟踪电动汽车行驶里程的能力。与广泛的现实世界测试所证明的相比，基于混合的深度学习预测方法可以使快速收敛速度较小的错误率较小的错误率。