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基于机器学习的电动汽车路径问题( Electric vehicle routing problem with machine learning for energy prediction )
R Basso B Kulcsár I Sanchez-Diaz
对电动商用车进行布线要求考虑到其有限的续驶里程，续驶里程受到交通状况等几个不确定因素的影响。本文研究了带机会约束和部分充电的时变电动汽车路径问题（EVRP-CC）。路由方法分为两个阶段，第一阶段寻找最佳路径，第二阶段优化路径。提出了一种概率贝叶斯机器学习方法来预测道路连接、路径和路线的期望能量消耗和方差。因此，可以通过在置信区间内规划收费来考虑能源需求的不确定性。能量估计通过在瑞典哥德堡的一条公共交通线路上行驶的电动巴士的数据以及连接到高保真车辆模型的卢森堡市24小时交通的真实模拟来验证。路由解与一个与文献中发现的问题相似的确定性公式进行了比较。结果表明，该方法具有较高的能量预测精度和较好的节能效果，并具有较高的线路可靠性。
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