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申请/专利权人：重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司

摘要：本申请提供了一种增程车辆的续航预测方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取增程车辆中多个部件的当前功率数据；基于增程车辆中多个部件的当前功率数据，通过能耗权重分配规则对各个部件进行能耗权重分配，得到各个部件的能耗权重；根据增程车辆中多个部件的当前功率数据和各个部件对应的能耗权重，确定各个部件每公里对应的能耗数据；根据各个部件每公里对应的能耗数据，预测增程车辆的续航里程。本申请的技术方案可以提高预测增程车辆的续航里程的准确度。

主权项：1.一种增程车辆的续航预测方法，其特征在于，包括：获取所述增程车辆中多个部件的当前功率数据；基于所述增程车辆中多个部件的当前功率数据，通过能耗权重分配规则对各个所述部件进行能耗权重分配，得到各个所述部件的能耗权重；根据所述增程车辆中多个部件的当前功率数据和各个所述部件对应的能耗权重，确定各个所述部件每公里对应的能耗数据；根据各个所述部件每公里对应的能耗数据，预测所述增程车辆的续航里程；在获取所述增程车辆中多个部件的当前功率数据之前，所述方法还包括：确定所述增程车辆的车型；根据所述车型获取对应的历史功率数据，所述历史功率数据包括内燃机功率数据、电动机功率数据和电池组功率数据；基于所述历史功率数据包括内燃机功率数据、电动机功率数据和电池组功率数据训练多层感知机，得到所述车型对应的能耗模型；其中，所述基于所述历史功率数据包括内燃机功率数据、电动机功率数据和电池组功率数据训练多层感知机，得到能耗模型包括：将所述内燃机功率数据、所述电动机功率数据和所述电池组功率数据分别转换为所述内燃机功率数据对应的特征矩阵、所述电动机功率数据对应的特征矩阵、以及所述电池组功率数据对应的特征矩阵；基于所述内燃机功率数据对应的特征矩阵、所述电动机功率数据对应的特征矩阵、以及所述电池组功率数据对应的特征矩阵分别与所述多层感知机的隐藏层中对应的初始能耗权重进行点积操作，并对各个点积操作的结果进行非线性变换处理，得到内燃机的能耗数据、电动机的能耗数据、以及电池组的能耗数据；基于所述内燃机的能耗数据、所述电动机的能耗数据、以及所述电池组的能耗数据计算损失，并基于所述损失反向更新所述隐藏层对应的初始能耗权重，得到所述能耗模型。

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