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申请/专利权人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司
摘要：本申请提供一种汽车能耗预测方法、装置、存储介质及设备，该方法中，获取目标汽车当前的电池数据、车辆行驶数据和环境条件数据，经过特征提取和降维处理后，得到能耗关联特征，之后，基于能耗预测模型对能耗关联特征进行处理，确定出该目标汽车的能耗等级。这样，采用机器学习技术综合考虑动态的车辆工况的影响，提高汽车能耗预测的准确性和稳定性，并且，使用基于声波传播的神经网络优化算法来更新特征提取模型的模型参数，克服梯度相关的问题，有效提高特征提取模型的性能，从而进一步提高预测结果的准确性。
主权项：1.一种汽车能耗预测方法，其特征在于，包括：获取目标汽车的实时监测数据；所述实时监测数据包括电池数据、车辆行驶数据和环境条件数据；通过特征提取模型对所述实时监测数据进行特征提取，再通过特征降维模型对提取出的特征进行降维处理，得到能耗关联特征；所述特征提取模型是通过模拟声波在各个传播途径中的传播，搜索最优路径并根据所述最优路径优化模型参数而得到的；基于能耗预测模型对所述能耗关联特征进行处理，确定所述目标汽车的能耗等级；所述能耗预测模型包括孪生支持向量机模型；所述孪生支持向量机模型通过次模函数优化策略调整分类边界；所述孪生支持向量机模型在最小化目标函数的过程中，结合次模函数优化，根据数据点相对于分类边界的分布动态调整惩罚项。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广汽埃安新能源汽车股份有限公司 一种汽车能耗预测方法、装置、存储介质及设备
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