《表2 不同近邻数计算结果》

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《基于能耗参数辨识和路况预测的剩余续驶里程数据驱动算法》

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根据距离排序获取k个最近邻的速度，再求平均值，得到预测速度值。最优近邻数k的选择对算法的影响较大，若k太小，则对历史数据的参考欠缺，预测不准；若k太大，容易造成计算难度过大但精度提升不明显的情况。本文针对具体案例对k的选择进行了优化，历史数据来源于物流车在成都市内某一条路线相对复杂的路况进行的真实道路测试，时间为9∶00—10∶00，路线总里程为20.03 km。通过选择不同k值，对预测结果进行误差和用时分析，为体现对比性，本次优化过程脱离大数据平台，在配置为[email protected]、内存8.00G的64位个人电脑上进行离线计算，所用的计算软件为Matlab 2015a，计算结果如表2所示。