吉林大學(xué)，全國一等獎+1

（來源：中國吉林網(wǎng)）

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　　近日，2025中國數(shù)字汽車大賽總決賽暨數(shù)字環(huán)駕中國頒獎典禮在天津舉辦。由吉林大學(xué)人工智能學(xué)院2023級碩士研究生姜天柱帶隊?wèi){借作品《多源特征融合的時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電動汽車?yán)m(xù)駛里程預(yù)測方法》在758所國內(nèi)外高校8162人參與中脫穎而出，挺進決賽并榮獲全國一等獎！

　　本項目由通信工程學(xué)院胡云峰教授與汽車工程學(xué)院孫耀副教授聯(lián)合指導(dǎo)，匯聚人工智能學(xué)院碩士研究生姜天柱，通信工程學(xué)院研究生及本科生高源、王麒凱，汽車工程學(xué)院研究生趙封鑫、朱永亮五名同學(xué)，將前沿人工智能技術(shù)引入到純電動汽車?yán)m(xù)駛里程預(yù)測領(lǐng)域，組成跨學(xué)科攻關(guān)團隊。

　　團隊直面純電動汽車?yán)m(xù)駛里程估計的兩大關(guān)鍵影響因素：“行駛工況”與“電池老化”。提出一種融合工況與老化因子的電動汽車?yán)m(xù)駛里程預(yù)測方法。

　　首先，基于放電數(shù)據(jù)聚類提取八類工況因子；同時利用奇異值分解從充電段電壓中提取電池老化特征，并結(jié)合團隊前期研究獲取的全生命周期老化循環(huán)數(shù)據(jù)進行遷移微調(diào)建模。在此基礎(chǔ)上，采用分層時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行多尺度特征融合，并通過貝葉斯優(yōu)化自動調(diào)整參數(shù)，最終實現(xiàn)了復(fù)雜真實場景下的高精度里程預(yù)測。方案采用模塊化設(shè)計，便于工程部署。

中國吉林網(wǎng) 吉刻新聞記者 殷維

　　圖片來源 吉林大學(xué)

初審： 王韜

復(fù)審： 韓方宇

終審： 張彥梅

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