【摘 要】
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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
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心,新能源与智能网联车湖北工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775393);柳州市科技计划项目(重点研发计划2018B0301b003)
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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。
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