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城市运行工况下纯电动汽车续航里程的SVM模型预测方法的研究
1
作者
冉勇川
曾军
张毅
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第8期1442-1450,共9页
针对现有基于工况法的纯电动汽车续航里程预测算法精度难以提高的问题,提出一种基于数字地图的实时车流信息的纯电动车剩余续航里程在线预测算法。该算法使用EM机器学习算法对历史数据进行聚类分析,并建立一个支持向量机(SVM)模型。此...
针对现有基于工况法的纯电动汽车续航里程预测算法精度难以提高的问题,提出一种基于数字地图的实时车流信息的纯电动车剩余续航里程在线预测算法。该算法使用EM机器学习算法对历史数据进行聚类分析,并建立一个支持向量机(SVM)模型。此模型使用在线数字地图(百度地图)的实时车流信息来预测车辆在给定的各路段的未来行驶工况,包括能量消耗与时间消耗。进而根据电池内阻模型估算电池SOC的变化量与剩余续航里程。最后在互联网分布式实车在环平台进行了一个约20 km的实车上路实验。实验结果证明了本方法的在线续驶里程预测有很高的准确度。
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关键词
纯电动汽车
电池剩余荷电状态
支持向量机模型
实时车流信息
实车在环仿真
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职称材料
题名
城市运行工况下纯电动汽车续航里程的SVM模型预测方法的研究
1
作者
冉勇川
曾军
张毅
机构
重庆理工大学车辆工程学院
出处
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第8期1442-1450,共9页
基金
重庆市教委青年基金项目(KJQN202001105)。
文摘
针对现有基于工况法的纯电动汽车续航里程预测算法精度难以提高的问题,提出一种基于数字地图的实时车流信息的纯电动车剩余续航里程在线预测算法。该算法使用EM机器学习算法对历史数据进行聚类分析,并建立一个支持向量机(SVM)模型。此模型使用在线数字地图(百度地图)的实时车流信息来预测车辆在给定的各路段的未来行驶工况,包括能量消耗与时间消耗。进而根据电池内阻模型估算电池SOC的变化量与剩余续航里程。最后在互联网分布式实车在环平台进行了一个约20 km的实车上路实验。实验结果证明了本方法的在线续驶里程预测有很高的准确度。
关键词
纯电动汽车
电池剩余荷电状态
支持向量机模型
实时车流信息
实车在环仿真
Keywords
electric vehicle
battery SOC
SVM model
real-time traffic information
vehicle-in-the-loop simulation
分类号
TG156 [金属学及工艺—热处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
城市运行工况下纯电动汽车续航里程的SVM模型预测方法的研究
冉勇川
曾军
张毅
《机械科学与技术》
北大核心
2025
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