用于电动车SOC预测的Informer模型的优化方法

本发明公开了用于电动车SOC预测的Informer模型的优化方法，包括对电动车原始运行数据进行预处理、对Encoder进行优化和对Decode进行优化，对电动车原始运行数据进行预处理包括依次进行的如下步骤：a1：特征选择，a2：数据标准化和时间特征建构，a3：数据集划分与样本生成；对Encoder进行优化包括四个方面的优化，对Decode进行优化包括五个方面的优化，本发明可系统性提升模型在长时序数据处理中的建模性能与工程适应性，分别对模型的结构、数值与注意力三大核心模块进行了系统性重构，在设计上确保模块间的协同与互补效应，形成结构紧凑、训练稳定、预测高效的电动汽车SOC预测模型。