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基于数据驱动的电动汽车电池安全风险预测
被引量：
2
1
作者
胡杰
余海
+1 位作者
杨博闻
程雅钰
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期814-824,共11页
为了对电池安全风险进行准确预测,本文提出基于一种车-天气-驾驶员的多指标电池安全风险预测方法。首先提取车内外多维度信息即运用数据挖掘提取了天气状况、汽车行驶工况和驾驶风格等多指标特征,以模拟实际的电池应用场景;然后通过随...
为了对电池安全风险进行准确预测,本文提出基于一种车-天气-驾驶员的多指标电池安全风险预测方法。首先提取车内外多维度信息即运用数据挖掘提取了天气状况、汽车行驶工况和驾驶风格等多指标特征,以模拟实际的电池应用场景;然后通过随机森林和SHAP组合模型的方式对特征进行筛选,从而提高了模型的泛化性和鲁棒性;最后将电池安全风险预测问题解耦为机器学习预测和时间序列预测问题,分别选择XGBoost和随机森林模型进行预测,并在此基础上建立新的Stacking集成模型对电池安全风险进行预测。最终模型的预测效果和数据实验的结果表明,该方案对电动汽车电池安全风险能做出较为准确的预测,可以为安全化、智能化的电池管理系统提供辅助决策信息。
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关键词
电池安全
多指标特征
Stacking集成
数据实验
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职称材料
题名
基于数据驱动的电动汽车电池安全风险预测
被引量：
2
1
作者
胡杰
余海
杨博闻
程雅钰
机构
武汉理工大学
武汉理工大学
新能源与智能网联车湖北工程技术研究中心
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期814-824,共11页
基金
湖北省科技重大专项(2021AAA001)资助。
文摘
为了对电池安全风险进行准确预测,本文提出基于一种车-天气-驾驶员的多指标电池安全风险预测方法。首先提取车内外多维度信息即运用数据挖掘提取了天气状况、汽车行驶工况和驾驶风格等多指标特征,以模拟实际的电池应用场景;然后通过随机森林和SHAP组合模型的方式对特征进行筛选,从而提高了模型的泛化性和鲁棒性;最后将电池安全风险预测问题解耦为机器学习预测和时间序列预测问题,分别选择XGBoost和随机森林模型进行预测,并在此基础上建立新的Stacking集成模型对电池安全风险进行预测。最终模型的预测效果和数据实验的结果表明,该方案对电动汽车电池安全风险能做出较为准确的预测,可以为安全化、智能化的电池管理系统提供辅助决策信息。
关键词
电池安全
多指标特征
Stacking集成
数据实验
Keywords
battery safety
multi-index feature
Stacking integration
data experiment
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数据驱动的电动汽车电池安全风险预测
胡杰
余海
杨博闻
程雅钰
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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