"基于能量预测的增程式电动汽车分时混动能量管理策略"
本文提出了一种基于能量预测的分时混动能量管理策略，旨在提高增程式电动汽车的能源利用效率。该策略基于静态导航历史数据，利用决策树算法设计了两种能量预测算法：基于移动平均和基于突发事件的预测算法。
基于移动平均的预测算法是基于移动平均法则，利用历史数据的平均值来预测未来能源需求。该算法简单易行，适用于增程式电动汽车的能源预测。然而，该算法存在一定的局限性，例如无法预测突发事件的能源需求。
基于突发事件的预测算法是基于突发事件的原理，旨在预测汽车在突发事件中的能源需求。该算法能够预测突发事件的能源需求，但需要大量的历史数据作为训练集。
通过对两种预测算法的测试和比较，结果表明基于移动平均的预测算法优于基于突发事件的预测算法，无论是在循环初期S0C的渐增、中期的突变还是末期的波动。
本文还对分时混动能量管理策略的能量分配情况进行了分析。结果表明，基于移动平均的预测算法可以更好地预测能源需求，从而实现更好的能源分配。
本文提出的基于能量预测的分时混动能量管理策略可以提高增程式电动汽车的能源利用效率，满足汽车行业的发展需求。
知识点：
1. 基于能量预测的增程式电动汽车分时混动能量管理策略可以提高能源利用效率。
2. 决策树算法可以用于设计能量预测算法。
3. 基于移动平均的预测算法可以用于预测增程式电动汽车的能源需求。
4. 基于突发事件的预测算法可以预测汽车在突发事件中的能源需求。
5. 分时混动能量管理策略可以实现更好的能源分配。
6. 本文提出的策略可以满足汽车行业的发展需求。
扩展知识点：
1. 增程式电动汽车的能源管理策略是汽车行业的发展热点之一。
2. 能源预测算法是增程式电动汽车能源管理策略的核心组件。
3. 决策树算法是常用的机器学习算法，可以用于设计能量预测算法。
4. 移动平均法则是常用的预测算法，可以用于预测能源需求。
5. 突发事件是汽车行业的常见问题之一，需要特殊的预测算法来预测能源需求。
6. 分时混动能量管理策略可以提高汽车的能源利用效率，满足汽车行业的发展需求。
