电动汽车动力电池充电能量的预测方法

作者：胡杰; 蔡世杰; 黄腾飞; 王成; 杜常清

来源：机械科学与技术, 2020, 39(06): 926-936.

DOI：10.13433/j.cnki.1003-8728.20190226

• 电动汽车
• 充电能量
• Stacking模型
• 机器学习

提出了一种基于机器学习中Stacking模型的电池充电能量预测方法,该方法通过对充电数据进行数据探索、特征工程和模型筛选,选取RMSE作为预测结果的评价指标,最后采用Stacking模型对充电能量作出预测。为了验证Stacking模型的预测结果,将Stacking模型与采用单个算法模型的预测结果进行对比,以确保方案的可行性。其结果表明,采用该模型进行预测时,其预测结果的RMSE分值为0.104 1,实现了比单个算法模型更好的预测效果。

• 单位
  武汉理工大学; 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室