【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车联网，特别涉及一种车辆能耗评价方法及装置。
技术介绍
1、随着节能减排问题的日益突出，对车辆能耗排放的关注也在持续增长，良好的驾驶行为对减少车辆能耗具有重要作用，对用户驾驶行为进行评价能够帮助用户合理驾驶，减少能耗。
2、相关技术中，可以通过驾驶员的行驶能耗，以及车辆在不同工况下的平均能耗，基于能耗评分模型计算预设行程内车辆能耗的评分，实现车辆能耗评价。
3、然而，相关技术中对驾驶员的评价得分仅建立于本车驾驶数据，未进行大数据比对，评价指标单一，无法真实反应车辆的实际能耗及驾驶员驾驶的实际驾驶行为，且用户之间车辆能耗评价结果的交互性不足，难以直观体现车辆能耗在用户群体中的实际水平，影响了能耗评价结果对驾驶员驾驶行为规范化的有效程度，亟待解决。
技术实现思路
1、本申请提供一种车辆能耗评价方法及装置，以解决相关技术中对驾驶员的评价得分仅建立于本车驾驶数据，未进行大数据比对，评价指标单一，无法真实反应车辆的实际能耗及驾驶员驾驶的实际驾驶行为，且用户之间车辆能耗评价结果的交互性不足，难以直观体现车辆能耗在用户群体中的实际水平，影响了能耗评价结果对驾驶员驾驶行为规范化的有效程度等问题。
2、本申请第一方面实施例提供一种车辆能耗评价方法，包括以下步骤：获取预设用户群中至少一个车辆的驾驶行为参数集；利用所述驾驶行为参数集训练预设能耗评价模型，得到训练后的预设能耗评价模型；基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出每个车辆的能耗评价结果，以根据所述能耗
3、可选地，在本申请的一个实施例中，所述利用所述驾驶行为参数集训练预设能耗评价模型，包括：获取所述驾驶行为参数集中所有连续变量的离散化结果；基于所述离散化结果，根据预设优势比公式得到所述驾驶行为参数集中所有参数的自变量构造结果，以基于所述自变量构造结果训练所述预设能耗评价模型。
4、可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设优势比公式为：
5、woei＝ln(pai/pbi)×100％
6、其中，woei为第i个离散化结果的优势比，pai为所述第i个离散化结果在能耗低行程中的占比，pbi为所述第i个离散化结果在能耗高行程中的占比。
7、可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出所述至少一个车辆的能耗评价结果，包括：基于所述训练后的预设能耗评价模型，得到所述驾驶行为参数集中各参数的优势比；基于所述优势比计算所述驾驶行为参数集中各参数对应的能耗分数，以基于所述能耗分数得到所述至少一个车辆的能耗评价结果。
8、可选地，在本申请的一个实施例中，在基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出所述至少一个车辆的能耗评价结果之前，还包括：检测所述训练后的预设能耗评价模型是否满足预设验证效果；若所述训练后的预设能耗评价模型不满足预设验证效果，则对所述驾驶行为参数集添加特征变量，以修正所述训练后的预设能耗评价模型。
9、可选地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述能耗评价结果对每个车辆进行排序，得到所述预设用户群中至少一个车辆的能耗排名，包括：获取所述至少一个车辆的身份标识，基于所述身份标识，在所述预设用户群中匹配与所述至少一个车辆对应的用户名称；基于所述用户名称生成所述每个车辆的能耗排名。
10、可选地，在本申请的一个实施例中，所述驾驶行为参数集包括所述至少一个车辆的行驶总里程、行驶总时长、平均百公里能耗、加速踏板标准差、制动踏板标准差、速度标准差、最大驱动电机转速、平均行驶速度、最高行驶速度、怠速次数占比、低速次数占比、高速次数占比和超高速次数占比中的至少一项。
11、本申请第二方面实施例提供一种车辆能耗评价装置，包括：获取模块，用于获取预设用户群中至少一个车辆的驾驶行为参数集；训练模块，用于利用所述驾驶行为参数集训练预设能耗评价模型，得到训练后的预设能耗评价模型；评价模块，用于基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出每个车辆的能耗评价结果，以根据所述能耗评价结果对所述至少一个车辆进行排序，得到所述预设用户群中至少一个车辆的能耗排名。
12、可选地，在本申请的一个实施例中，所述训练模块包括：获取单元，用于获取所述驾驶行为参数集中所有连续变量的离散化结果；训练单元，用于基于所述离散化结果，根据预设优势比公式得到所述驾驶行为参数集中所有参数的自变量构造结果，以基于所述自变量构造结果训练所述预设能耗评价模型。
13、可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设优势比公式为：
14、woei＝ln(pai/pbi)×100％
15、其中，woei为第i个离散化结果的优势比，pai为所述第i个离散化结果在能耗低行程中的占比，pbi为所述第i个离散化结果在能耗高行程中的占比。
16、可选地，在本申请的一个实施例中，所述评价模块包括：输出单元，用于基于所述训练后的预设能耗评价模型，得到所述驾驶行为参数集中各参数的优势比；计算单元，用于基于所述优势比计算所述驾驶行为参数集中各参数对应的能耗分数，以基于所述能耗分数得到所述至少一个车辆的能耗评价结果。
17、可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：检测模块，用于在基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出所述至少一个车辆的能耗评价结果之前，检测所述训练后的预设能耗评价模型是否满足预设验证效果；修正模块，用于若所述训练后的预设能耗评价模型不满足预设验证效果，则对所述驾驶行为参数集添加特征变量，以修正所述训练后的预设能耗评价模型。
18、可选地，在本申请的一个实施例中，所述评价模块包括：匹配单元，用于获取所述至少一个车辆的身份标识，基于所述身份标识，在所述预设用户群中匹配与所述至少一个车辆对应的用户名称；生成单元，用于基于所述用户名称生成所述每个车辆的能耗排名。
19、可选地，在本申请的一个实施例中，所述驾驶行为参数集包括所述至少一个车辆的行驶总里程、行驶总时长、平均百公里能耗、加速踏板标准差、制动踏板标准差、速度标准差、最大驱动电机转速、平均行驶速度、最高行驶速度、怠速次数占比、低速次数占比、高速次数占比和超高速次数占比中的至少一项。
20、本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆能耗评价方法。
21、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆能耗评价方法。
22、本申请实施例可以基于多维度能耗分析，为用户群体内各车主的能耗进行排名激励，从而实现对车辆行驶过程中的能耗使用情况的评估，以更好地量及合理评价车辆的能耗使用情况，为车辆的能耗经济性提供技术依据，提升了能耗评估的有效性与合理性，更加实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆能耗评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述驾驶行为参数集训练预设能耗评价模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设优势比公式为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出所述至少一个车辆的能耗评价结果，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出所述至少一个车辆的能耗评价结果之前，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述能耗评价结果对每个车辆进行排序，得到所述预设用户群中至少一个车辆的能耗排名，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾驶行为参数集包括所述至少一个车辆的行驶总里程、行驶总时长、平均百公里能耗、加速踏板标准差、制动踏板标准差、速度标准差、最大驱动电机转速、平均行驶速度、最高行驶速度、怠速次数占比、低速次数占比、高速次数占比和超高速次数占比中的至少一项。
8.一种车辆能耗评
9.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-7任一项所述的车辆能耗评价方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-7任一项所述的车辆能耗评价方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆能耗评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述驾驶行为参数集训练预设能耗评价模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设优势比公式为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出所述至少一个车辆的能耗评价结果，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于所述训练后的预设能耗评价模型，输出所述至少一个车辆的能耗评价结果之前，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述能耗评价结果对每个车辆进行排序，得到所述预设用户群中至少一个车辆的能耗排名，包括：
7....
【专利技术属性】
技术研发人员：郭丽丽，黄殿辉，
申请(专利权)人：北京汽车研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。