本发明提出了基于机器学习的新能源公交车能耗预测方法，通过新能源公交车行驶过程中的各项数据，采用数据驱动的方式，充分考虑了各种影响因素，基于三大类构造特征与温度分层的回归预测模型，结合网格搜索优化模型选取最优的参数组合，建立XGBoost回归预测模型，使之获得最佳的模型性能，最后经过合格验证，使得模型具有较高的准确性以及可靠性。本发明的方法具有一定的普适性，即通过少量的改变，就可以运用到其他线路、其他车型的新能源公交车能耗预测当中，建立能耗预测平台，对能耗实时监督，规劝驾驶员进行节能驾驶，为充电需求测算、生态轨迹规划和电池参数匹配方面的研究奠定基础。
声明：
“基于机器学习的新能源公交车能耗预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1062
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
