简介： 本发明提出了基于机器学习的新能源公交车能耗预测方法，通过新能源公交车行驶过程中的各项数据，采用数据驱动的方式，充分考虑了各种影响因素，基于三大类构造特征与温度分层的回归预测模型，结合网格搜索优化模型选取最优的参数组合，建立XGBoost回归预测模型，使之获得最佳的模型性能，最后经过合格验证，使得模型具有较高的准确性以及可靠性。本发明的方法具有一定的普适性，即通过少量的改变，就可以运用到其他线路、其他车型的新能源公交车能耗预测当中，建立能耗预测平台，对能耗实时监督，规劝驾驶员进行节能驾驶，为充电需求测算、生态轨迹规划和电池参数匹配方面的研究奠定基础。