基于多模型融合的电动汽车行驶里程预测.pdf

基于多模型融合的电动汽车行驶里程预测.pdf 本文旨在解决电动汽车行驶里程预测问题，提出了一种基于多模型融合的预测方法。该方法通过结合片段回归与单点分类的机器学习方法，实现了对电动汽车行驶里程的精准预测。 文中介绍了电动汽车行驶里程预测的重要性，以及现有预测算法模型的不足之处，例如精度低、相对误差大等问题。然后，文中概述了基于多模型融合的预测方法的架构，包括输入层、特征筛选层、预测层等几个部分。 在输入层，文中使用了真实车辆各项状态参数、环境信息等作为输入特征，包括电池健康状态、环境温度、道路类型、驾驶风格等。在特征筛选层，文中使用了聚类和过滤封装式特征筛选方法，提取了最优特征集合，并对其进行了可视化分析。 在预测层，文中使用了片段回归和单点分类的机器学习方法，对电动汽车行驶里程进行预测。文中还介绍了如何通过层次耦合环境温度和电池健康状态，提高片段回归预测精度，以及如何使用单点分类和片段回归预测模型融合优化最终预测结果。 实验结果表明，基于多模型融合的预测方法能够精准稳定地实现电动汽车行驶里程预测，均方根相对误差（RMSRE）为0.035，平均相对误差为1.71%。这表明该方法能够满足实际应用的需求，提高电动汽车的可靠性和效率。 本文提出了一种基于多模型融合的电动汽车行驶里程预测方法，能够解决现有预测算法模型的不足之处，实现精准稳定的电动汽车行驶里程预测。 关键词：电动汽车、行驶里程预测、数据驱动、多模型融合、机器学习。 在本文中，我们还可以看到文中提到的关键技术点，例如： 1. 片段回归：一种机器学习方法，用于预测电动汽车行驶里程。 2. 单点分类：一种机器学习方法，用于预测电动汽车行驶里程。 3. 特征筛选：一种方法，用于选择最优特征集合，提高预测精度。 4. 层次耦合：一种方法，用于提高片段回归预测精度，通过耦合环境温度和电池健康状态。 5. 多模型融合：一种方法，用于组合多个预测模型，提高预测精度。 这些技术点的应用，可以提高电动汽车行驶里程预测的精度和可靠性，满足实际应用的需求。