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摘要
为了优化充电策略，缓解里程焦虑，提出一种新能源公交车电池荷电状态预测模型。这一模型可以根据车辆内部因素和外部因素，预测下一趟新能源公交车的电池荷电状态消耗量。在实际工作中，新能源公交车电池荷电状态同时受到车辆内部因素和外部因素的影响。通过机器学习方法，对十辆新能源公交车1 a的数据进行分析，提取若干车辆内部因素作为特征，并通过对车辆行驶环境进行分析，提取若干外部因素作为特征。这一模型采用主动状态跟踪-长短时记忆神经网络，可以主动学习特征中的时间依赖性，筛选出有用信息。通过对模型结构的删减验证了模型的有效性，模型均方根误差为3.812%。
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单位奥克斯集团有限公司; 宁波大学
