一种基于XGBoost算法的氢燃料电池汽车续航里程预测方法

摘要

本发明公开一种基于XGBoost算法的氢燃料电池汽车续航里程预测方法，其核心在于预先设置一个算法模型，该算法模型为XGBoost(eXtremeGradient Boosting，极端梯度提升)算法，该方法首先获取车辆当前的各种相关数据，通过分析判断当前车辆工况，同时获取车辆燃料电池数据、氢系统数据和其他车辆数据，并将当前数据与车辆工况对应的历史数据进行比例组合后输入到算法模型中，预测氢气在当前工况下未来的消耗曲线。该算法的优点在于：不断的利用在先的算法模型的残差来优化调整当前预测续航里程的运算需要用的算法模型，因此，随着数据量的越来越大，迭代次数的越来越多，预测运算需要的算法模型会越来越收敛，预测的精度就会不断的提高。