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摘要
本发明公开了一种基于改进符号回归和XGBoost算法的剩余续驶里程预测方法,包括以下步骤：采集纯电动汽车在行驶过程中的运行关键参数；对数据集进行数据预处理并构建剩余续驶里程字段作为标签字段；利用人工先验知识对动力电池组相关的数据特征进行组合构建新特征；基于改进符号回归算法自动生成与标签字段高度相关的新数据特征字段；整合新生成的数据特征字段,划分训练集、验证集和测试集；初始化XGBoost模型,使用训练集对模型进行训练,利用验证集调整模型超参数,保存最优参数模型；使用测试集评估模型预测剩余续驶里程效果。本发明方法采用改进符号回归算法生成与标签字段高度相关的新特征字段,扩充了数据集维度,优化数据集质量,结合XGBoost算法做出的剩余续驶里程预测结果准确度高。
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