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摘要
针对现有基于工况法的纯电动汽车续航里程预测算法精度难以提高的问题，提出一种基于数字地图的实时车流信息的纯电动车剩余续航里程在线预测算法。该算法使用EM机器学习算法对历史数据进行聚类分析，并建立一个支持向量机(SVM)模型。此模型使用在线数字地图(百度地图)的实时车流信息来预测车辆在给定的各路段的未来行驶工况，包括能量消耗与时间消耗。进而根据电池内阻模型估算电池SOC的变化量与剩余续航里程。最后在互联网分布式实车在环平台进行了一个约20公里的实车上路实验。实验结果证明了本方法的在线续驶里程预测有很高的准确度。
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