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累碳量预测方法、装置、汽车、云端服务器及计算机可读存储介质 

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申请/专利权人:联合汽车电子有限公司

摘要:本申请实施例公开了一种累碳量预测方法、GPF主动再生控制方法、装置、汽车及计算机可读存储介质,其中所述累碳量预测方法包括:获取至少一个规划分段道路的道路信息,所述道路信息用于描述所述分段道路的道路特征;根据各个所述分段道路的道路信息,调用累碳量预测模型对每个所述分段道路进行累碳量预测,得到每个所述分段道路的预测累碳量。在此基础上,结合道路信息筛选出最适宜进行主动再生的目标路段,继而优化主动再生控制。通过实施本申请能解决现有技术中无法预测未来的累碳量变化,并基于未来的累碳量变化来指导主动再生的问题。

主权项:1.一种累碳量预测方法,其特征在于,所述累碳量预测方法包括:获取至少一个分段道路的道路信息,所述道路信息用于描述所述分段道路的道路特征;根据各个所述分段道路的道路信息,调用累碳量预测模型对每个所述分段道路进行累碳量预测,得到每个所述分段道路的预测累碳量;所述调用累碳量预测模型对每个所述分段道路进行累碳量预测之前,所述累碳量预测方法包括:获取训练样本,所述训练样本包括导航数据、历史路程、汽车负载、汽车位置及环境数据;根据所述训练样本对累碳量模型进行迭代训练,得到所述累碳量预测模型;所述根据所述训练样本对累碳量模型进行迭代训练,得到所述累碳量预测模型包括:在第一结果与第二结果之差小于第一阈值,且所述汽车的累计行驶路程大于第二阈值时,结束所述累碳量模型的迭代训练,得到所述累碳量预测模型;其中,所述第一结果为所述迭代训练的累碳量预测模型对同一训练样本进行累碳量计算得到的结果,所述第二结果为预设的累碳量真实模型对所述同一训练样本进行累碳量计算得到的结果,所述累碳量真实模型仅与发动机的运行参数有关;所述获取至少一个分段道路的道路信息包括:获取预期的规划道路的信息;根据所述规划道路的道路特征,对所述规划道路进行分段,得到至少一个分段道路以及所述至少一个分段道路的道路信息。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 联合汽车电子有限公司 累碳量预测方法、装置、汽车、云端服务器及计算机可读存储介质

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