摘要
本发明涉及数据预测技术领域,尤其涉及一种新能源汽车能耗预测方法及系统。方法包括:获取新能源汽车行驶时在每段行程的包含多个维度的车辆状态数据与所处环境数据;将截止当前时刻时当前段行程与任一历史段行程记为所选两段行程,确定所选两段行程之间的环境状态相似度;确定所选两段行程之间的行驶状态相似度;利用分类算法获取截止当前时刻时当前段行程的多个相似段行程;对当前段行程的剩余行程平均能耗值的预测。本发明通过获取新能源汽车行驶时每段行程包含多个维度的车辆状态数据与所处环境数据,不再仅仅依赖基本参数,能够更全面地反映汽车行驶的实际情况,相较于传统预测方法,提升了能耗预测的准确性。
技术关键词
能耗预测方法
行程
新能源汽车
车辆状态数据
计算机程序指令
数据预测技术
皮尔逊相关系数
日期
算法
表达式
序列
预测系统
电池
存储器
胎压
处理器
加速度
系统为您推荐了相关专利信息
驱动设备
关键点
旋转角度差值
自主故障检测
重型作业
验证方法
深度学习模型
网站访问请求
计算机程序指令
信息模块
故障预测方法
电池故障预测
特征值
实时信息
生成特征向量
时间预测模型
轨迹特征
时间预测方法
路径特征
时间预测装置