基于机器学习的电动汽车舒适性自动设置研究

• 作者: 肖安鑫 蔡博伟 陈江平
• 来源期刊: 机电一体化
• 关键词: 机器学习 电动汽车 自动设置 系统舒适性
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 研究·开发
• 页码范围: 3-8
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2018.10.001

摘要

基于电动汽车用户使用数据,通过逻辑斯蒂回归、决策树、GBDT、随机森林算法等不同机器学习算法模型,设计了电动汽车舒适性自动设置系统,实现了对汽车内A/C开关、温度、风量、吹风模式的自动设置.比较了不同机器学习模型应用于电动汽车自动化设置系统的性能表现,也验证了基于机器学习的、数据驱动的汽车空调自动化设置系统的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈江平	上海交通大学机械与动力工程学院	219	2738	27.0	38.0
2	蔡博伟	上海交通大学机械与动力工程学院	5	8	1.0	2.0
3	肖安鑫	上海汽车集团股份有限公司技术中心	1	0	0.0	0.0