考虑驾驶风格的电动公交车能耗灰色关联投影-随机森林预测模型

摘要

为探索驾驶员驾驶行为与电动公交车能耗之间的关系,采用随机森林算法建立电动公交车能耗预测模型。为克服驾驶行为特征参数和样本数据的随机性对电动公交车能耗预测模型的负面影响,运用灰色关联投影法计算各驾驶行为特征参数的灰色关联度以及各样本数据的投影值,筛选出与能耗具有高关联性的驾驶行为特征参数作为模型的输入变量,以及相似度较高的样本数据作为训练集和测试集。同时,引入了与能耗具有显著相关性的驾驶风格变量以进一步提升模型的预测能力,运用K-means聚类方法将驾驶风格分类并得到驾驶风格标签。将驾驶风格标签和筛选后驾驶行为特征参数作为输入变量,单位里程能耗作为输出变量,基于筛选后的数据集建立了考虑驾驶风格的电动公交车能耗灰色关联投影-随机森林(GRP-RF)预测模型。基于广州市某线路电动公交车运营数据对模型进行检验,并运用该模型分析加速、制动和运行3种典型场景下相应驾驶行为特征参数对电动公交车能耗的影响。结果表明:该模型预测能耗的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.001 8 kW h/km和3.42%。相比于不考虑驾驶风格的GRP-RF模型和随机森林模型,该模型的RMSE分别降低了35.71%和48.57%,MAPE分别降低了38.82%和46.81%。研究结果表明:加速、制动和运行阶段的平均能耗分别为1.066,0.903 7,0.955 2 kW h/km;为使各阶段能耗在相应均值以下,加速阶段应控制加速踏板开度在55%以内;制动阶段应控制制动踏板开度在25%以内;运行阶段应控制车速在40 km/h以内。