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基于大数据分析的电动汽车动力电池充电能量预测 被引量:3

Charging Energy Prediction of Electric Vehicle Power Battery Based on Big Data Analysis
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摘要 正确预测动力电池充电能量,对动力电池残值评估、故障检测、充电规划等有重要意义。文章分析了预测电动汽车充电能量需要考虑的因素,确定了一种基于大数据分析的充电模式区分方法,并给出了回归方程。验证表明:合理选择变量并结合电池充电知识划分训练集可以有效提高模型的预测精度。 Correctly predicting the charging energy of the power battery is of great significance to the evaluation of the residual value of the power battery,fault detection,and charging planning.This paper analyzes the factors that need to be considered to predict the charging energy of electric vehicles,and determines a charging mode discrimination method based on big data analysis,and gives the regression equation.The verification shows that the reasonable selection of variables and the combination of battery charging knowledge can effectively improve the prediction accuracy of the model.
作者 郝斌 鲁特刚 马洋洋 Hao Bin;Lu Tegang;Ma Yangyang(Chang'an University,Shaanxi Xi'an 710018)
机构地区 长安大学
出处 《汽车实用技术》 2019年第9期14-16,共3页 Automobile Applied Technology
基金 长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(300102229802)
关键词 大数据分析 电动汽车 充电能量预测 充电模式 Big data analysis electric vehicle charging energy prediction charging mode
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