一种基于深度学习的两阶段能耗预测路径规划的方法

本发明公开了一种基于深度学习的两阶段能耗预测路径规划的方法，利用深度学习技术，来预测和优化电动汽车的能耗，不仅考虑了道路坡度、交通状况和车辆负载等多种因素，还结合了历史驾驶数据和实时交通数据，以实现对特定路线的能耗的精确预测。此外，还通过两阶段的解决方案，其中初始阶段主要关注出发前的预测，而随后的阶段则更侧重于旅程中出发后的预测，使得能够在旅程开始前就对能耗有一个大致的预测，而在旅程中则可以根据实时交通数据进行动态调整，从而实现更精确的能耗预测。