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基于三层加权堆叠模型的电动汽车剩余里程预测
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作者 石琴 侯伟路 +2 位作者 张晓楠 吴为教 贺泽佳 《汽车工程》 北大核心 2025年第1期107-116,共10页
为实现电动汽车剩余里程准确预测,本文提出一种基于三层加权堆叠模型的电动汽车剩余里程预测方法。结合最大信息系数和斯皮尔曼系数作为变量评价准则,使用最小冗余最大相关算法从候选特征集中优化得到输入特征集。构建考虑原始训练特征... 为实现电动汽车剩余里程准确预测,本文提出一种基于三层加权堆叠模型的电动汽车剩余里程预测方法。结合最大信息系数和斯皮尔曼系数作为变量评价准则,使用最小冗余最大相关算法从候选特征集中优化得到输入特征集。构建考虑原始训练特征的三层堆叠模型,并利用贝叶斯优化算法得到堆叠模型中基模型权重。最后,使用输入特征集对三层加权堆叠模型训练并实现电动汽车剩余里程预测,结果表明所述三层加权堆叠模型的预测精度较高。此外,与其他模型相比,所述堆叠三层加权模型的泛化能力更强。 展开更多
关键词 电动汽车 mRMR算法 Stacking模型 剩余里程
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