电动汽车动力电池充电能量的预测方法

• 作者: 杜常清 王成 胡杰 蔡世杰 黄腾飞
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 电动汽车 充电能量 Stacking模型 机器学习
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 926-936
• 页数: 11页
• 分类号: U469.72|TP181
• 字数: 4774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190226

摘要

提出了一种基于机器学习中Stacking模型的电池充电能量预测方法,该方法通过对充电数据进行数据探索、特征工程和模型筛选,选取RMSE作为预测结果的评价指标,最后采用Stacking模型对充电能量作出预测.为了验证Stacking模型的预测结果,将Stacking模型与采用单个算法模型的预测结果进行对比,以确保方案的可行性.其结果表明,采用该模型进行预测时,其预测结果的RMSE分值为0.104 1,实现了比单个算法模型更好的预测效果.