專利名稱 一種基于樹(shù)模型的新能源汽車充電電量預(yù)測(cè)方法
申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào) CN202510502613.3 專利權(quán)人（第一權(quán)利人） 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
申請(qǐng)日 2025-04-22 授權(quán)日 2025-08-05
專利類別 授權(quán)發(fā)明 戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 新一代信息技術(shù)
技術(shù)主題 機(jī)器學(xué)習(xí)|工程學(xué)|新能源|互信息|原始數(shù)據(jù)|自適應(yīng)|深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|數(shù)據(jù)挖掘|預(yù)測(cè)方法|新能源汽車|非線性|電量
應(yīng)用領(lǐng)域 集成學(xué)習(xí)|預(yù)測(cè)|資源|神經(jīng)學(xué)習(xí)方法|基于知識(shí)的模式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)
意向價(jià)格 具體面議
專利概述 本發(fā)明涉及新能源汽車充電電量預(yù)測(cè)與優(yōu)化領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于樹(shù)模型的新能源汽車充電電量預(yù)測(cè)方法，旨在解決傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜非線性、非時(shí)序及長(zhǎng)尾分布數(shù)據(jù)時(shí)預(yù)測(cè)精度低、魯棒性差的問(wèn)題。該方法先對(duì)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得初步預(yù)測(cè)值并計(jì)算殘差序列；隨后利用動(dòng)態(tài)設(shè)置#imgabs0#方法、動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)gamma方法及動(dòng)態(tài)混合損失函數(shù)方法改良XGBoost殘差修正模型，并對(duì)殘差進(jìn)行修正，實(shí)現(xiàn)基于殘差序列統(tǒng)計(jì)特性和候選特征對(duì)交互信息的自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化；最終將初步預(yù)測(cè)值與殘差修正值融合，獲得最終的充電電量預(yù)測(cè)值。本方法顯著提升新能源汽車充電電量預(yù)測(cè)的魯棒性與精度，廣泛適用于復(fù)雜充電場(chǎng)景的智能預(yù)測(cè)與優(yōu)化。
圖片資料 一種基于樹(shù)模型的新能源汽車充電電量預(yù)測(cè)方法
合作方式 具體面議
聯(lián)系人 戚梅宇 聯(lián)系電話 13074363281