摘要
本公开涉及一种车辆能耗预测方法、装置、设备及存储介质,其中,车辆能耗预测方法包括:获取目标车辆当前时刻对应的车辆驾驶风格信息以及车辆能耗影响因素信息;基于车辆能耗影响因素信息,确定模型输入向量;基于车辆能耗预测模型的第一子模型,对车辆驾驶风格信息进行处理,确定目标车辆的车辆识别码特征向量;基于车辆能耗预测模型中除第一子模型以外的子模型,对车辆识别码特征向量和模型输入向量进行处理,确定车辆能耗预测结果。本公开中,车辆能耗预测模型的第一子模型采用了有监督的对比学习网络,可以提高特征表示的质量和判别性,可以充分挖掘驾驶员的个性化信息,从而缓解驾驶员稀疏性问题,更好地提高车辆能耗预测结果的可靠性。
技术关键词
能耗预测方法
能耗预测模型
车辆识别码
路况信息
路段
风格
稠密特征
车辆状态信息
多层感知机
天气
注意力机制
预测装置
加速度
网络
车型
样本
编码器
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无人配送车
路段
动态交通信息
风险评估模型
状态变量离散化
电解制氢系统
能耗预测模型
电解槽
可再生能源
预测控制方法
数据驱动模型
能耗预测方法
隐半马尔可夫模型
历史功率数据
预测系统
路径规划方法
节点
Dijkstra算法
规划最优路径
队列
高级驾驶辅助系统
信息记录方法
可移动存储器
路况信息
驾驶信息记录装置