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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的车油耗预测方法，本发明通过获取车载CAN数据，使用XGBoost方法选择关键特征，引入改进的鹈鹕优化算法优化深度回声状态网络的超参数，并构建柴油卡车油耗预测模型，进而获得油耗预测结果，实现对车辆油耗的高精度预测，进一步提高了油耗预测方法的实用性和经济性。
主权项：1.一种基于集成学习的车油耗预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取具备CAN功能车辆的基础参数；步骤2、实时采集车载CAN数据；步骤3、针对所获取的车载CAN数据，按时间窗口进行预处理；步骤4、从经过预处理的车载CAN数据中筛选与油耗高度相关的关键特征作为预测输入特征；步骤5、将预处理后的CAN数据按照7：3的比例划分训练集和测试集；步骤6、搭建引入Tent混沌映射、非线性权重因子、柯西变异策略和麻雀警戒机制的改进鹈鹕优化算法优化算法；步骤7、以步骤6输出的结果作为最优超参数构建深度回声状态网络；步骤8、基于步骤5中的训练集，训练步骤7构建的网络，使其在测试集中的准确率达到90％阈值，得到用于预测柴油卡车油耗的集成学习模型，并输出预测结果；步骤9、构造回声状态网络、支持向量机和随机森林，分别预测结果进行比对，选取最好结果进行输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于集成学习的车油耗预测方法
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