實現(xiàn)公共交通電氣化治东，被視為富有前景的節(jié)能減排方式。通常情況下封豆，電動公交車的續(xù)航里程短缔禾、充電時間長，容易使運(yùn)營商和駕駛員產(chǎn)生“續(xù)航焦慮”恢憋。對電動公交車進(jìn)行準(zhǔn)確的能耗估算像样，有益于車輛規(guī)劃和使用，可以有效減少“里程焦慮”坡牛。

據(jù)外媒報道掸绞，中國科學(xué)院福建物質(zhì)結(jié)構(gòu)研究所林名強(qiáng)博士的團(tuán)隊提出一種基于隨機(jī)森林回歸(RFR)的全新能耗評估方法，可用于估算電動公交車的瞬時能耗耕捞。

RFR是一種基于決策樹的Bagging模型衔掸，基本思想是訓(xùn)練多棵樹對同一數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，然后把這些樹預(yù)測結(jié)果做一個投票俺抽，投票加總進(jìn)行分類敞映，而這些樹模型彼此之間不會有任何影響。RFR的主要特征是對偶隨機(jī)性磷斧，即數(shù)據(jù)抽樣隨機(jī)性和特征抽樣隨機(jī)性振愿。

研究人員從駕駛行為、車輛狀態(tài)和外部環(huán)境等多個來源弛饭，選取影響電動公交車能耗的若干因素冕末。其中，駕駛行為特征包括速度侣颂、加速度档桃、檔位、油門踏板和減速踏板狀態(tài);車輛狀態(tài)特征包括電池憔晒、電機(jī)和電機(jī)控制器的狀態(tài)參數(shù);外部環(huán)境特征主要包括天氣特征藻肄。

研究人員提出RFR整體學(xué)習(xí)模型，以預(yù)測電動公交車的瞬時能耗高降。受雙隨機(jī)性影響朝棉，每棵樹都用不同的數(shù)據(jù)和特征進(jìn)行訓(xùn)練，賦予每棵樹個性殷淮。取所有樹模型預(yù)測結(jié)果的平均值沧牧，即為RFR的預(yù)測結(jié)果。

此外两靖，研究人員通過計算基尼系數(shù)莲轮，分析各種特征的重要性。結(jié)果表明，電機(jī)控制器和電池的狀態(tài)特征既帜，能對電動公交車的瞬時能耗產(chǎn)生明顯的影響浦匾。在駕駛行為特征中，油門踏板狀態(tài)和速度是兩個較為重要的因素制私。在外部環(huán)境特征中涝填，只有環(huán)境溫度對瞬時能耗的影響較大。

研究人員使用整體學(xué)習(xí)模型來預(yù)測電動公交車的瞬時能耗揖膜，獲得了良好的預(yù)測結(jié)果誓沸。通過特征重要性分析，確定了不同特征對電動公交車瞬時能耗的影響程度壹粟。