本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景下車(chē)輛行駛成本評(píng)價(jià)方法，屬于新能源汽車(chē)領(lǐng)域。該方法包括：獲取特定區(qū)域內(nèi)的行車(chē)歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并進(jìn)行工況片段劃分；基于主成分分析對(duì)工況片段的多維特征參數(shù)進(jìn)行降維；利用IABC?Kmeans算法，搭建典型工況特征集，根據(jù)各聚類(lèi)樣本數(shù)量比例和類(lèi)中樣本與聚類(lèi)中心參數(shù)相關(guān)性重組反映某個(gè)地區(qū)特定駕駛風(fēng)格和駕駛習(xí)慣的合成工況，并與原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的對(duì)比驗(yàn)證；設(shè)計(jì)電池老化、燃油消耗和電量維持的統(tǒng)一量化方法，搭建融入專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的DDPG的多目標(biāo)能量管理優(yōu)化模型，使策略具有在保證最優(yōu)性的前提下具有更高的訓(xùn)練效率。本發(fā)明可以為更精確的車(chē)輛行駛成本評(píng)價(jià)方法提供參考。