基于Python的汽车运行油耗预测模型的构建

来源：电子测量技术杂志2021年第20期北京时间：

作者：黄赫，储江伟，艾曦峰，李红

单位：东北林业大学 交通学院，哈尔滨 150040

摘要：运用python语言对OBD采集的车辆运行数据搭建油耗预测模型。以车速v，发动机转速n，进气管绝对压力P，节气门位置TP，冷却液温度CT，负荷率L，怠速时间IT及加速度a等作为自变量，百公里油耗作为因变量，用SelectKbest函数将参数与因变量相关性强度进行排序并做简要分析，用基于tensorflow的多层感知机（MLP）神经网络模型以及支持向量机(SVM)多元线性回归模型同时对油耗进行预测。支持向量机模型RMSE为0.088，MAE为0.56；tensorflow神经网络模型RMSE为0.132，MAE为0.70。结论说明模型比较可靠，可为进一步分析汽车油耗与车辆运行状态参数之间的关系提供理论依据。

关键词：OBD;油耗;支持向量机(SVM);神经网络;多元回归

基金资助：中央高校基本科研业务费专项资金（2572020AW49）资助