公开(公告)号：CN119691393A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411750890.8

申请日：2024-12-02

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张照生 ,  王震坡 ,  孙守坤 ,  林倪

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2433 ,  G06F17/18 ,  G06F17/15 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供了一种基于使用需求的电动汽车退役预测方法，其全面考虑了车辆自身静态指标、实际运行时的多种状态以及用户的充电与行驶行为和习惯等因素对不同类型的车辆退役可能存在的影响，还特别提出了基于威布尔分布的老化分数以及多维度的出行需求量化手段；方法中依次通过原始数据收集与预处理、特征参数提取、特征筛选建立训练集，再基于机器学习算法建立退役预测模型，利用所建立的训练集对预测模型进行训练并验证其效果。在模型最终训练好后将其在线应用，能够更为客观精确地预测车辆退役状态，有利于对车辆和电池的后期使用、退役及回收利用实现提前规划，相比现有技术具有更广泛的实用性。