[发明专利]一种基于大数据的电动汽车剩余充电时间预测方法有效
申请号: | 201910292007.8 | 申请日: | 2019-04-12 |
公开(公告)号: | CN110010987B | 公开(公告)日: | 2022-08-16 |
发明(设计)人: | 孙景宝;王志刚;李中飞;田扩;周星星 | 申请(专利权)人: | 苏州正力新能源科技有限公司 |
主分类号: | H01M10/42 | 分类号: | H01M10/42;H01M10/44;H01M10/48 |
代理公司: | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人: | 薛云燕 |
地址: | 215500 江苏省苏州市常*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于大数据的电动汽车剩余充电时间预测方法。方法为:开始充电时,汽车将特征信息上传到大数据系统,预测模型进行剩余充电时间预测,向车辆反馈充满剩余时间和充电到80%剩余时间;充电过程中,累计充电时间;充电完成后,车辆将真实充电时间上传到大数据系统;每月从大数据系统中,筛选数据样本,将样本随机划分为训练数据集、验证数据集A和验证数据集B,利用训练样本训练多个机器学习模型,利用验证数据集A和验证数据集B验证训练好的模型,根据验证结果综合评价,选取最佳的预测模型。本发明提高了电动汽车剩余充电时间预测的准确度,改善了用户的体验,增强了电动汽车的竞争力。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 电动汽车 剩余 充电 时间 预测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于大数据的电动汽车剩余充电时间预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、开始充电时,汽车将特征信息上传到大数据系统,预测模型进行剩余充电时间预测,向车辆反馈充满剩余时间和充电到80%剩余时间;步骤2、充电过程中,累计充电时间;充电完成后,车辆将真实充电时间上传到大数据系统;步骤3、每月从大数据系统中,筛选数据样本,将样本随机划分为训练数据集、验证数据集A和验证数据集B,利用训练样本训练多个机器学习模型,利用验证数据集A和验证数据集B验证训练好的模型,根据验证结果综合评价,选取最佳的预测模型。
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