吉林大学孙耀获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种知识数据协同驱动的电动汽车续驶里程分层预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119773516B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510288332.2，技术领域涉及：B60L3/12；该发明授权一种知识数据协同驱动的电动汽车续驶里程分层预测方法是由孙耀;赵封鑫;胡云峰;刘宏;张冲;程震;许可;宫洵;曹志浩设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种知识数据协同驱动的电动汽车续驶里程分层预测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于电动汽车技术领域，提供了一种知识数据协同驱动的电动汽车续驶里程分层预测方法。本发明不仅考虑了能耗对电动汽车续驶里程的影响，还考虑了可用能量对续驶里程的影响，从而提高了电动汽车续驶里程的预测精度；采用分层预测模型将电动汽车续驶里程预测问题转化为电动汽车能耗率与实际能量系数预测问题，提高了模型的灵活性和可扩展性，减少了开发时间和成本，大大提高了电动汽车续驶里程预测的准确性。此外，通过数据和机理协同驱动的模型，既克服了物理模型的局限性，又增强了可解释性，降低了对大规模数据的依赖，有效避免了模型过拟合的问题，增强了用户的信任程度，有利于电动汽车的推广。
本发明授权一种知识数据协同驱动的电动汽车续驶里程分层预测方法在权利要求书中公布了：1.一种知识数据协同驱动的电动汽车续驶里程分层预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、收集输入特征，包括历史行驶数据、车速、电池温度和电池状态；步骤S2、将预测电动汽车续驶里程的问题转化为预测电动汽车能耗率与实际能量系数的问题；步骤S3、结合能耗率和实际能量系数的预测结果，生成电动汽车的续驶里程预测值；所述步骤S2的具体过程如下：步骤21、使用MLP模型预测行程开始阶段的能耗率，使用LSTM模型预测行驶阶段的能耗率；步骤22、首先利用每个充电过程数据获取真实的实际能量系数标签，采用蒙特卡洛模拟法来提高标签的可信度；然后以温度、恒流充电段数据和里程数据作为输入特征，进行快慢充识别，分别进行快充实际能量系数预测和慢充实际能量系数预测；最后使用LSTM模型对车辆行驶过程中实际能量系数的时序变化进行学习。
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