基于深度学习的电动汽车续航里程预测方法、设备及介质
基本信息
| 申请号 | CN201910361556.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110091751B | 公开（公告）日 | 2019-08-06 |
| 申请公布号 | CN110091751B | 申请公布日 | 2019-08-06 |
| 分类号 | B60L58/10(2019.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分类 | 一般车辆; |
| 发明人 | 万海涛;陈伟;向劲松;朱志凌;陈亚川;殷凡;李迎春 | 申请（专利权）人 | 深圳四海万联科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 | 代理人 | 深圳四海万联科技有限公司 |
| 地址 | 518052广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于基于深度学习的电动汽车续航里程预测方法，采集待预测电动汽车的历史基础数据，并对所述历史基础数据进行分类；对分类后的历史基础数据进行数据清洗，以得到历史清洗数据；构建深度神经网络模型；以所述历史清洗数据作为训练数据，使用深度学习框架训练所述深度神经网络模型；获取待预测电动汽车最新的若干条基础数据；将若干条基础数据输入到训练好的深度神经网络模型，得到若干个续航里程预测结果；利用预设的预测公式对所述若干个续航里程预测结果进行预测，得到预测电动汽车的续航里程。该方法采用为每辆车使用单独的深度神经网络模型，能最大程度提高每辆车的续航里程预测的准确性。 |
