典型文献
基于组合模型的纯电动汽车能耗预测
文献摘要：
纯电动汽车的续驶里程低于同价位传统燃油车,续航问题严重限制了纯电动汽车在中国的推广,因此精确预测纯电动汽车能耗,可以准确估计续驶里程,降低司机里程焦虑,提升消费者购买意愿.文章基于纯电动汽车监控平台的实车采集数据,提出了一种多元线性回归和径向基函数神经网络组合能耗预测方法.首先系统分析纯电动汽车能量流向,其主要包括行驶阻力能耗、制动回收的能量和附件能耗三部分.在能量流向分析基础上,考虑温度对整车能耗的影响,利用实车采集数据,辨识回归模型参数,建立能耗预测多元线性回归模型,对比实际值得到非线性误差,最后利用RBF神经网络拟合回归模型的非线性残差.对比结果表明,该模型能够改善单一模型预测精度不足的问题,对估计纯电动汽车续驶里程具有工程应用意义.
文献关键词：
纯电动汽车;能耗预测;线性回归;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
周雅夫;王习道;李琳辉
作者机构：
大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室运载工程与力学学部汽车工程学院,辽宁 大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]周雅夫;王习道;李琳辉-.基于组合模型的纯电动汽车能耗预测)[J].汽车实用技术,2022(05):1-6
A类：
非线性残差
B类：
组合模型,纯电动汽车,汽车能耗,能耗预测,续驶里程,同价位,燃油车,续航问题,问题严重,精确预测,司机,里程焦虑,提升消费,消费者购买意愿,监控平台,采集数据,径向基函数神经网络,能量流,行驶阻力,力能,附件,三部分,整车能耗,多元线性回归模型,非线性误差,RBF,拟合回归,应用意义
AB值：
0.264833
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
