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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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基于機器學習的新能源公交車能耗預測方法

976 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-18 18:07:30

本發(fā)明提出了基于機器學習的新能源公交車能耗預測方法，通過新能源公交車行駛過程中的各項數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)驅動的方式，充分考慮了各種影響因素，基于三大類構造特征與溫度分層的回歸預測模型，結合網(wǎng)格搜索優(yōu)化模型選取最優(yōu)的參數(shù)組合，建立XGBoost回歸預測模型，使之獲得最佳的模型性能，最后經(jīng)過合格驗證，使得模型具有較高的準確性以及可靠性。本發(fā)明的方法具有一定的普適性，即通過少量的改變，就可以運用到其他線路、其他車型的新能源公交車能耗預測當中，建立能耗預測平臺，對能耗實時監(jiān)督，規(guī)勸駕駛員進行節(jié)能駕駛，為充電需求測算、生態(tài)軌跡規(guī)劃和電池參數(shù)匹配方面的研究奠定基礎。

聲明：

“基于機器學習的新能源公交車能耗預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)