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基于地图信息和循环SVR模型的纯电动汽车续驶里程预测
被引量：
9
1
作者
田慧欣
李晓宇
刘芳
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1174-1182,共9页
针对未来行驶工况未知导致续驶里程预测精度难以提高的现状,提出了一种基于地图信息和循环支持向量回归(SVR)模型的纯电动汽车续驶里程预测方法。该方法根据地图信息预测未来的行驶工况,并将相应的工况参数作为SVR模型的输入,计算该工...
针对未来行驶工况未知导致续驶里程预测精度难以提高的现状,提出了一种基于地图信息和循环支持向量回归(SVR)模型的纯电动汽车续驶里程预测方法。该方法根据地图信息预测未来的行驶工况,并将相应的工况参数作为SVR模型的输入,计算该工况下单位里程下降值和剩余值。将这一过程反复迭代,直至SOC值归零,则SVR运行次数即为剩余续驶里程。最后利用实际行驶数据,在ADVISOR中进行仿真,结果证明该方法具有较高的续驶里程预测精度。
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关键词
纯电动汽车
剩余续驶里程
支持矢量回归模型
行驶工况
地图信息
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职称材料
题名
基于地图信息和循环SVR模型的纯电动汽车续驶里程预测
被引量：
9
1
作者
田慧欣
李晓宇
刘芳
机构
天津工业大学电气工程与自动化学院
天津工业大学
天津工业大学计算科学与技术学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1174-1182,共9页
基金
国家自然科学基金(71602143,51607122)
天津市自然科学基金(18JCYBJC22000)
+1 种基金
天津科技特派员项目(18JCTPJC62600)
天津市高等学校创新团队培养计划(TD13-5036)资助。
文摘
针对未来行驶工况未知导致续驶里程预测精度难以提高的现状,提出了一种基于地图信息和循环支持向量回归(SVR)模型的纯电动汽车续驶里程预测方法。该方法根据地图信息预测未来的行驶工况,并将相应的工况参数作为SVR模型的输入,计算该工况下单位里程下降值和剩余值。将这一过程反复迭代,直至SOC值归零,则SVR运行次数即为剩余续驶里程。最后利用实际行驶数据,在ADVISOR中进行仿真,结果证明该方法具有较高的续驶里程预测精度。
关键词
纯电动汽车
剩余续驶里程
支持矢量回归模型
行驶工况
地图信息
Keywords
battery electric vehicle
remaining mileage
SVR model
driving condition
map information
分类号
U46 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于地图信息和循环SVR模型的纯电动汽车续驶里程预测
田慧欣
李晓宇
刘芳
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
9
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