一种基于集成学习的车油耗预测方法

本发明公开了一种基于集成学习的车油耗预测方法，本发明通过获取车载CAN数据，使用XGBoost方法选择关键特征，引入改进的鹈鹕优化算法优化深度回声状态网络的超参数，并构建柴油卡车油耗预测模型，进而获得油耗预测结果，实现对车辆油耗的高精度预测，进一步提高了油耗预测方法的实用性和经济性。