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基于机器学习的纯电动汽车未来工况预测
1
作者
蒋有灿
张毅
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2023年第12期7-14,共8页
针对新能源汽车未来行驶工况难以精确预测从而导致电池荷电状态(SOC)无法准确估计的问题,基于数字地图实时车流信息,结合机器学习算法对纯电动汽车未来行驶工况进行实时在线预测,并在互联网分布式实车在环仿真平台上开展了试验验证。结...
针对新能源汽车未来行驶工况难以精确预测从而导致电池荷电状态(SOC)无法准确估计的问题,基于数字地图实时车流信息,结合机器学习算法对纯电动汽车未来行驶工况进行实时在线预测,并在互联网分布式实车在环仿真平台上开展了试验验证。结果表明,所提出的行驶工况预测算法具有较高的实时性和准确性。
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关键词
未来工况预测
纯电动汽车
机器学习
数字地图
实车在环
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职称材料
题名
基于机器学习的纯电动汽车未来工况预测
1
作者
蒋有灿
张毅
机构
重庆理工大学
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2023年第12期7-14,共8页
基金
重庆市教委青年基金项目(KJQN202001105)。
文摘
针对新能源汽车未来行驶工况难以精确预测从而导致电池荷电状态(SOC)无法准确估计的问题,基于数字地图实时车流信息,结合机器学习算法对纯电动汽车未来行驶工况进行实时在线预测,并在互联网分布式实车在环仿真平台上开展了试验验证。结果表明,所提出的行驶工况预测算法具有较高的实时性和准确性。
关键词
未来工况预测
纯电动汽车
机器学习
数字地图
实车在环
Keywords
Prediction of future driving condition
Electric vehicle
Machine learning
Digital map
Vehicle-in-the-loop
分类号
U467.1 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的纯电动汽车未来工况预测
蒋有灿
张毅
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2023
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