RDES-stack模型——一种改进的能源消耗预测模型研究

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：RDES-stack model—A study on an improved energy consumption forecasting model

准确预测新能源车能耗对提升续航、优化设计及能效管理至关重要。本文提出RDRS-stack模型，集成岭回归、决策树、随机森林和支持向量机，通过交叉验证的OOF预测优化权重分配，实现RMSE 0.1378、MAE 0.1086、R2 0.9474，较ESG基准模型R2提升2.7%，并通过Shapiro-Wilk正态性检验，有效刻画多维动态参数耦合效应。

　　随着全球对可持续交通的日益重视，电池电动汽车（BEV）作为减少温室气体排放的关键解决方案，已成为各国交通政策的核心内容。然而，受限于电池容量，BEV的续航里程问题仍然是制约其广泛应用的主要障碍。在此背景下，准确预测电池电动汽车的能耗成为提升车辆性能、优化设计和运营效率、降低成本以及推动节能减排的重要手段。本文提出了一种改进的堆叠集成模型（RDRS-stack），旨在提高电池电动汽车能耗预测的精度和可靠性。

本文研究的背景是，在新能源汽车领域，尤其是电池电动汽车的能耗预测方面，传统方法往往依赖单一模型进行预测，而这些模型在面对复杂多变的驾驶条件时，往往难以全面捕捉到多维动态参数之间的耦合效应。因此，许多研究者开始探索集成学习方法，以期通过多模型的协同作用，提升预测的准确性和泛化能力。例如，Ves等人提出了一种基于堆叠模型的预测方法，将多层神经网络、梯度提升树（GBT）和长短期记忆（LSTM）等模型组合起来，用于预测住宅建筑的能耗。他们的实验结果表明，堆叠模型在预测精度上优于单一模型。同样，Khairalla等人开发了一种堆叠多学习模型，结合了反向传播神经网络（BPNN）、线性回归（LR）和支持向量回归（SVR），最终结果证明该模型在性能上超越了所有单一模型。此外，Wang等人利用一种新的集成学习技术预测建筑能耗，发现该方法在预测精度上显著优于单一模型。

尽管集成模型在多个领域取得了显著成果，但在电池电动汽车能耗预测方面，现有的方法仍存在一定的局限性。例如，Rfan Ullah等人提出的集成堆叠泛化（ESG）方法，通过AdaBoost元模型整合决策树、随机森林和K近邻（KNN）等模型，取得了R2值为0.92的预测效果，优于单一模型。然而，该方法在刻画多物理参数波动下产生的线性和非线性能耗模式方面仍显不足。因此，本文提出了一种特征增强的堆叠模型（RDRS-stack），旨在通过整合多物理机制与数据驱动方法，提升预测精度和稳定性。

为了实现这一目标，本文构建了一个多维特征系统，该系统基于汽车企业测试数据库，涵盖了电池状态、电机转速、电流、电压、温度、速度和加速度等基本运行参数。这些数据通过车载传感器采集，并通过控制器局域网络（CAN）总线进行传输，临时存储于车辆控制系统中。通过对这些数据的深入分析，模型能够捕捉到不同驾驶条件下多维动态变量之间的复杂耦合关系，从而为能耗预测提供更加全面和准确的输入。

在模型构建过程中，本文采用了多种基础模型，包括岭回归（RR）、决策树（DT）、随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）。这些模型在不同数据集和任务中展现出各自的优势，例如，岭回归在处理多重共线性问题时表现出色，决策树能够快速进行分类和回归，随机森林通过集成多个决策树提高了模型的稳定性和泛化能力，而支持向量回归则在处理小样本和非线性问题时具有较强的适应性。为了优化模型的权重分配，本文采用了交叉验证生成的“折外数据”（Out-of-Fold, OOF）预测结果，通过线性回归方法计算初始模型权重，最终通过最优加权融合得到整体预测结果。

在模型性能评估方面，本文使用MATLAB平台进行实现，目标是减少预测误差。通过对RDRS-stack框架中基础模型预测结果的相对重要性排序，可以发现支持向量回归（SVR）在模型性能中具有最大的贡献权重，其次是随机森林（RF）和决策树（DT），而岭回归（RR）的贡献相对较小。这一结果表明，在实际应用中，SVR模型在捕捉复杂能耗模式方面具有更强的能力，而随机森林和决策树则在处理非线性关系和特征交互方面表现优异。通过这种多模型的协同作用，RDRS-stack模型在预测精度上取得了显著提升。

实验结果表明，RDRS-stack模型在多个关键性能指标上均优于现有方法。例如，该模型的均方根误差（RMSE）为0.1378，平均绝对误差（MAE）为0.1086，决定系数（R2）达到0.9474。相比之下，ESG基准模型的R2值仅为0.92，而RDRS-stack模型在R2指标上提升了2.7%。此外，该模型的残差通过Shapiro-Wilk正态性检验，表明其预测结果的稳定性较高，误差分布较为合理。这些结果不仅验证了RDRS-stack模型的有效性，也展示了其在实际应用中的潜力。

本文的研究具有重要的现实意义和应用价值。首先，通过整合多物理机制和数据驱动方法，RDRS-stack模型能够更全面地反映电池电动汽车在复杂驾驶条件下的能耗特性。其次，该模型在预测精度和稳定性方面表现出色，能够为电池电动汽车的能耗优化和实时能量管理提供有力支持。在实际应用中，该模型可以用于实时监控车辆能耗，优化电池管理系统，提高车辆运行效率，从而降低能源消耗和运营成本。此外，该模型还可以用于制定更加合理的充电策略，提升充电站的使用效率，促进新能源汽车的普及和发展。

在当前的研究基础上，本文提出了一种基于特征增强的堆叠模型，通过引入多维动态特征和交互项，有效捕捉了复杂驾驶条件下的非线性效应。该模型不仅能够提高预测精度，还能增强模型的泛化能力和适应性，使其在不同的驾驶环境和车辆配置下都能保持较高的预测性能。此外，该模型在权重分配上采用了线性回归方法，确保了各基础模型的贡献权重合理，避免了单一模型可能带来的偏差。这种优化方法使得RDRS-stack模型在实际应用中更加可靠和高效。

本文的研究成果对于推动新能源汽车行业的高精度、系统化能源管理具有重要意义。通过准确预测车辆能耗，可以为车辆设计、运营管理、用户行为分析等方面提供科学依据和技术支持。例如，在车辆设计阶段，准确的能耗预测可以帮助工程师优化电池容量和电机效率，从而提高整车性能和续航能力。在运营管理方面，该模型可以用于制定更合理的充电策略和路线规划，减少能源浪费和运营成本。在用户行为分析方面，该模型能够帮助用户更好地理解车辆能耗模式，从而在实际驾驶中采取更加节能的驾驶方式。

此外，本文的研究方法也为其他领域的能耗预测提供了借鉴。例如，在建筑能耗预测、交通流量预测等领域，集成学习方法已被证明能够有效提升预测精度。本文提出的RDRS-stack模型在结构设计和参数优化方面具有一定的通用性，可以应用于其他需要高精度预测的场景。同时，本文的研究也揭示了多物理参数耦合效应对能耗预测的重要性，为未来的研究提供了新的方向和思路。

总之，本文提出的RDRS-stack模型在电池电动汽车能耗预测方面展现出卓越的性能，不仅在预测精度上优于现有方法，还在模型的稳定性和泛化能力上具有显著优势。通过整合多维动态特征和交互项，该模型能够更全面地反映复杂驾驶条件下的能耗特性，为新能源汽车行业的能源管理提供了新的解决方案。未来的研究可以进一步探索该模型在不同车型和驾驶条件下的适用性，以及如何结合更多的实时数据和环境因素，提高预测的准确性和实用性。同时，还可以考虑将该模型与其他智能系统相结合，如自动驾驶系统、车联网（V2X）技术等，以实现更加智能化和自动化的能源管理。