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基于机器学习的SOC预测

1.静止状态  由前面的分析可以知道静止状态下SOC与总电压、最高电池值、最小电池值、最大温度、最小温度相关性较高,采用knn算法对SOC进行预测回归。1.1数据处理  读取文件# 读取数据csv_name = './data/static.csv'with open(csv_name) as csvfile:data = pd.read_csv(csvfile, header=1)# heade

#python#人工智能
基于机器学习的SOC预测

1.静止状态  由前面的分析可以知道静止状态下SOC与总电压、最高电池值、最小电池值、最大温度、最小温度相关性较高,采用knn算法对SOC进行预测回归。1.1数据处理  读取文件# 读取数据csv_name = './data/static.csv'with open(csv_name) as csvfile:data = pd.read_csv(csvfile, header=1)# heade

#python#人工智能
基于机器学习算法对电动汽车能耗估计

1.车辆剩余续驶里程的定义  定义:电动汽车行驶过程中,从电池当前状态当完全放电状态,车辆能够行驶的距离。车辆剩余续驶里程主要由剩余可用能量和汽车未来能耗两个因素决定。在前面的研究中,我们可用利用安培积分法、速度对时间积分、KNN回归预测等方法准确预测出SOC,结合电压就可以估算出电池可用能量。车辆自身质量、结构及其零件的性能、电机效率、电池内阻消耗、胎压、造型这些因素都会对车辆的行驶阻力造成影响

#自动驾驶#机器学习#人工智能
基于机器学习算法对电动汽车能耗估计

1.车辆剩余续驶里程的定义  定义:电动汽车行驶过程中,从电池当前状态当完全放电状态,车辆能够行驶的距离。车辆剩余续驶里程主要由剩余可用能量和汽车未来能耗两个因素决定。在前面的研究中,我们可用利用安培积分法、速度对时间积分、KNN回归预测等方法准确预测出SOC,结合电压就可以估算出电池可用能量。车辆自身质量、结构及其零件的性能、电机效率、电池内阻消耗、胎压、造型这些因素都会对车辆的行驶阻力造成影响

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基于机器学习算法对电动汽车能耗估计

1.车辆剩余续驶里程的定义  定义:电动汽车行驶过程中,从电池当前状态当完全放电状态,车辆能够行驶的距离。车辆剩余续驶里程主要由剩余可用能量和汽车未来能耗两个因素决定。在前面的研究中,我们可用利用安培积分法、速度对时间积分、KNN回归预测等方法准确预测出SOC,结合电压就可以估算出电池可用能量。车辆自身质量、结构及其零件的性能、电机效率、电池内阻消耗、胎压、造型这些因素都会对车辆的行驶阻力造成影响

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基于机器学习算法对电动汽车能耗估计

1.车辆剩余续驶里程的定义  定义:电动汽车行驶过程中,从电池当前状态当完全放电状态,车辆能够行驶的距离。车辆剩余续驶里程主要由剩余可用能量和汽车未来能耗两个因素决定。在前面的研究中,我们可用利用安培积分法、速度对时间积分、KNN回归预测等方法准确预测出SOC,结合电压就可以估算出电池可用能量。车辆自身质量、结构及其零件的性能、电机效率、电池内阻消耗、胎压、造型这些因素都会对车辆的行驶阻力造成影响

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基于机器学习的SOC预测

1.静止状态  由前面的分析可以知道静止状态下SOC与总电压、最高电池值、最小电池值、最大温度、最小温度相关性较高,采用knn算法对SOC进行预测回归。1.1数据处理  读取文件# 读取数据csv_name = './data/static.csv'with open(csv_name) as csvfile:data = pd.read_csv(csvfile, header=1)# heade

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