摘要
本发明公开了基于BKA优化模型的电动汽车能耗预测方法及装置。包括收集能耗预测数据进行预处理,得到数据集;将数据集划分为训练集和验证集;构建CNN‑LSTM‑MHA模型;利用BKA优化CNN‑LSTM‑MHA模型参数,得到BKA‑CNN‑LSTM‑MHA模型;将训练集输入到BKA‑CNN‑LSTM‑MHA模型中进行训练;经过多轮迭代训练后,用验证集验证BKA‑CNN‑LSTM‑MHA模型的预测精度;将需要预测的数据集进行预处理后,导入BKA‑CNN‑LSTM‑MHA模型进行能耗预测,得到预测结果。本发明有效解决了传统神经网络训练中局部最优和收敛慢的问题,显著提高了模型预测的准确性和稳定性。
技术关键词
能耗预测方法
数据
训练集
神经网络训练
超参数
可读存储介质
策略更新
处理器
算法
阶段
预测系统
采集单元
计算机设备
矩阵
代表
精度
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
智能网联环境
信息检测模块
车辆控制模块
控制系统
加速度
参数优化模型
空调运行参数
节点特征
智能调度控制方法
时序
DBSCAN算法
异常数据
攻击检测方法
攻击检测技术
噪声
图像分割系统
图像分割网络
多尺度特征提取
注意力
原始图像数据
可见光图像
对齐模块
坐标
特征提取模块
重构模块