本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的新能源網(wǎng)約車(chē)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：預(yù)處理數(shù)據(jù)，去除空數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)；統(tǒng)計(jì)里程、方向角變化率，記錄每日每次出行數(shù)據(jù)；清洗與處理數(shù)據(jù)，將某車(chē)某天的特征作為樣本，得到某天是否從事相關(guān)活動(dòng)的標(biāo)簽；將經(jīng)過(guò)處理得到的數(shù)據(jù)集按比例分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集；構(gòu)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為識(shí)別模型；確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)，調(diào)整不同模型參數(shù)，訓(xùn)練模型，選出最優(yōu)參數(shù)組合；將最優(yōu)參數(shù)組合用測(cè)試集的數(shù)據(jù)測(cè)試其性能，達(dá)到要求訓(xùn)練結(jié)束。本發(fā)明建立了新能源網(wǎng)約車(chē)的識(shí)別模型，能夠識(shí)別新能源車(chē)某天是否從事網(wǎng)約車(chē)相關(guān)活動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)新能源車(chē)某天是否從事網(wǎng)約車(chē)相關(guān)活動(dòng)。