文档名：基于实时车流信息的电动汽车未来行驶工况预测
摘要：在全球能源短缺和污染加重的背景下,新能源汽车领域关键技术成为研究热点.然而纯电动汽车剩余续航里程的不确定性,严重地影响了纯电动汽车的进一步推广.因此,精确地预测车辆未来能耗以确定其剩余行驶里程,具有重大意义.本研究基于实车在环实验平台,将测试车辆的历史行车数据OBD和同时收集的百度API实时车流信息经过预处理和特征参数的提取,再使用EM聚类分析算法将数据分为8个典型子工况,然后将聚类后的数据用于训练RBF神经网络分类器.根据百度API提供的实时车流信息,采用RBF分类器预测车辆在预定行驶路线上的工况类型和平均能耗,从而精确地预测汽车的剩余电量,即剩余续航里程.
作者：张毅 黄韬一 刘寅童 Author：ZHANGYi HUANGTaoyi LIUYintong
作者单位：重庆理工大学车辆工程学院,重庆400054重庆长安汽车股份有限公司,重庆400020
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(21)
分类号：TP273U461
关键词：车辆SOC预测 API EM聚类分析算法 RBF神经网络分类器
Keywords：vehicleSOCprediction API EMclusteranalysisalgorithm RBFneuralnetworkclassi-fier
机标分类号：U469.72TP391X514
在线出版日期：2023年12月18日
基金项目：重庆市教委青年基金项目基于实时车流信息的电动汽车未来行驶工况预测[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(21)张毅 黄韬一 刘寅童在全球能源短缺和污染加重的背景下,新能源汽车领域关键技术成为研究热点.然而纯电动汽车剩余续航里程的不确定性,严重地影响了纯电动汽车的进一步推广.因此,精确地预测车辆未来能耗以确定其剩余行驶里程,具有重大意义....参考文献和引证文献
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引证文献
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