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申请/专利权人：陕西重型汽车有限公司
摘要：本发明涉及一种新能源电动汽车续驶里程预测方法，该方法基于机器学习算法实现，其特点是以车辆当前运行状态及过去一段时间内的历史数据作为模型输入，以车辆续驶里程预测结果作为模型输出，基于监督学习方法生成预测模型函数。具体包括以下步骤：车辆运行历史数据信息搜集整理、构造续驶里程标签、数据集特征筛选、算法模型构建、模型迭代训练优化、模型精度评估、模型部署实时预测。本发明与现有技术相比，充分挖掘了新能源电动汽车行驶过程中的时序特征与非时序特征信息，实现续驶里程的精确预测。大大减少了因续驶里程预测精度误差问题导致的车辆抛锚风险，具有时效性高、精准度高、鲁棒性强的特点。
主权项：1.一种新能源电动汽车续驶里程预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于人工先验知识结合预处理后的数据集，采用皮尔逊相关性计算方法计算特征字段与续驶里程值相关性并筛选，得到筛选后的特征字段；对筛选后的特征字段基于时间序列进行整合处理，得到构造的数据集；基于筛选后的特征字段中时序特征与非时序特征数量，构建长短期记忆网络与回归网络融合的网络模型；利用构造的数据集，初始化超参数，对长短期记忆网络与回归网络融合的网络模型进行迭代优化训练处理，得到优化后的预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西重型汽车有限公司 一种新能源电动汽车续驶里程预测方法
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