全球数字财富领导者

广汽埃安申请电动车辆剩余续航里程预测专利,提高了车辆剩余续航预测的准确性

2024-02-12 03:49:24
金融界
金融界
关注
0
0
获赞
粉丝
喜欢 0 0收藏举报
— 分享 —
摘要:金融界2024年2月8日消息,据国家知识产权局公告,广汽埃安新能源汽车股份有限公司申请一项名为“一种电动车辆剩余续航里程预测方法及装置“,公开号CN117507829A,申请日期为2023年11月。专利摘要显示,一种电动车辆剩余续航里程预测方法及装置,包括:获取样本车辆的行车过程样本数据和样本车辆的真实续航里程;对行车过程样本数据进行清洗处理得到待处理数据;对待处理数据进行车辆实际续航因素分析,得到续航影响因子集合;基于续航影响因子集合和真实续航里程构建样本集合;分别对样本集合进行规范化处理,得到目标样本集合;构建原始LSTM模型;通过灰狼优化算法、目标样本集合对原始LSTM模型进行训练得到训练好的剩余续航里程预测模型;获取目标车辆当前的行车过程数据;基于行车过程数据和行车过程数据进行剩余续航里程预测,得到预测结果;输出预测结果。可见,该方法及装置能够进行车辆实际续航因素分析,提高了车辆剩余续航预测的准确性。

金融界2024年2月8日消息,据国家知识产权局公告,广汽埃安新能源汽车股份有限公司申请一项名为“一种电动车辆剩余续航里程预测方法及装置“,公开号CN117507829A,申请日期为2023年11月。

专利摘要显示,一种电动车辆剩余续航里程预测方法及装置,包括:获取样本车辆的行车过程样本数据和样本车辆的真实续航里程;对行车过程样本数据进行清洗处理得到待处理数据;对待处理数据进行车辆实际续航因素分析,得到续航影响因子集合;基于续航影响因子集合和真实续航里程构建样本集合;分别对样本集合进行规范化处理,得到目标样本集合;构建原始LSTM模型;通过灰狼优化算法、目标样本集合对原始LSTM模型进行训练得到训练好的剩余续航里程预测模型;获取目标车辆当前的行车过程数据;基于行车过程数据和行车过程数据进行剩余续航里程预测,得到预测结果;输出预测结果。可见,该方法及装置能够进行车辆实际续航因素分析,提高了车辆剩余续航预测的准确性。

敬告读者:本文为转载发布,不代表本网站赞同其观点和对其真实性负责。FX168财经仅提供信息发布平台,文章或有细微删改。
go