基于深度學習的電動汽車續(xù)航里程預測方法、設備及介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910361556.6 申請日 -
公開（公告）號 CN110091751A 公開（公告）日 2019-08-06
申請公布號 CN110091751A 申請公布日 2019-08-06
分類號 B60L58/10;G06N3/04 分類 一般車輛;
發(fā)明人 萬海濤;陳偉;向勁松;朱志凌;陳亞川;殷凡;李迎春 申請（專利權）人 深圳四海萬聯(lián)科技有限公司
代理機構 北京酷愛智慧知識產(chǎn)權代理有限公司 代理人 深圳四海萬聯(lián)科技有限公司
地址 518052 廣東省深圳市前海深港合作區(qū)前灣一路1號A棟201室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于基于深度學習的電動汽車續(xù)航里程預測方法，采集待預測電動汽車的歷史基礎數(shù)據(jù)，并對所述歷史基礎數(shù)據(jù)進行分類；對分類后的歷史基礎數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，以得到歷史清洗數(shù)據(jù)；構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型；以所述歷史清洗數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，使用深度學習框架訓練所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型；獲取待預測電動汽車最新的若干條基礎數(shù)據(jù)；將若干條基礎數(shù)據(jù)輸入到訓練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到若干個續(xù)航里程預測結果；利用預設的預測公式對所述若干個續(xù)航里程預測結果進行預測，得到預測電動汽車的續(xù)航里程。該方法采用為每輛車使用單獨的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，能最大程度提高每輛車的續(xù)航里程預測的準確性。