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公开(公告)号：CN115687873A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211114390.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F17/18 , G06F16/215
Abstract: 本专利涉及车辆续航里程测试领域，具体是一种纯电动车的综合续航里程达标度测试方法，包括以下步骤：S1：大数据前处理；S2：不同城市不同用户群体典型用车场景划分，私人用户用车按各城市的用车场景下的出行里程占比，计算对应的场景使用率R(condition,city)；S3：构建真实续航里程和工况续航里程之间的对应关系，具体包括以下步骤：S3‑1：计算单车在不同月份和不同场景下的平均续航里程；S3‑2：计算各场景各月份下的续航里程达标度；S3‑3：计算续航里程达标度的分布函数；S3‑4：计算综合续航里程达标度。本方案以城市为单位，构建出私人乘用车在典型用车场景下的综合续航里程达标度，从而为电动汽车的续航里程设计、测试和宣传提供有价值的参考。
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公开(公告)号：CN114693092A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210264540.5
申请日：2022-03-17
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种建立用户驾驶特征库的方法和系统，建立驾驶行为特征库和理赔特征库，基于驾驶行为特征库中驾驶人的行为特征和车辆的运行特征，结合理赔特征库中驾驶人的理赔特征和车辆的理赔特征，建立用户驾驶特征库。真正实现了将风险特征与驾驶人相匹配，基于所建立的用户驾驶特征库，可真实反映驾驶人发生风险事故的概率。因此可有效应用于UBI保险定价当中，以针对性地对某驾驶人实现个性化保费测算。解决了传统UBI保险定价都是基于车辆进行统计，缺少基于驾驶人的驾驶特征，所存在的定价不合理的问题。
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公开(公告)号：CN114692962A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210283286.3
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种基于大数据的充电基础设施满足度评估方法和系统，包括：采集电动汽车的运行监测数据，结合位置数据，获取区域数据集，基于密度聚类方法得到充电站位置和充电站数量，获取充电站服务能力和区域充电能力，构建充电需求预测模型，并进行训练，获取充电需求数据，输入训练后的充电需求预测模型，获取区域充电需求，对区域进行全覆盖划分，筛选符合预设精度的片区，结合充电站的服务能力、区域充电能力和区域充电需求，判断片区内充电服务能力的满足度，并综合所有片区的判断结果，评估区域充电服务能力是否满足用户需求。本发明能够对充电基础设施满足度进行评估，便于针对性地对不满足充电需求的区域进行充电基础设施建设。
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公开(公告)号：CN119600808A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411702803.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G08G1/0968 , G08B31/00
Abstract: 本发明提供一种基于新能源汽车网联大数据的道路拥堵评价的方法，其中，包括：获取新能源汽车实时运行数据，对所述新能源汽车实时运行数据进行预处理，得到车辆基础信息表；获取城市路网数据，对所述城市路网数据进行解析处理，得到道路路网信息表；根据所述车辆运行表和所述道路路网信息表得到车路匹配关系信息表；根据所述车路匹配关系信息表得到道路拥堵评价信息；根据所述道路拥堵评价信息得到拥堵分析结果。本发明能够获取车联网数据和城市路网数据，确保了数据的多样性和实时性，有助于更准确地评估和预测道路拥堵情况，提供更精准的交通流量预测和拥堵预警。提高评估和预测精度，有助于提升城市交通管理的智能化和信息化水平。
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公开(公告)号：CN117876041B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311754398.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06Q30/0251 , G06Q30/0242 , G06Q30/0201 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网数据的居住地汽车广告选址推荐方法，包括：获取指定城市内多个居住小区的第一类信息；确定第一类指标，并对第一类指标进行标准化处理后基于单个指标的变异系数分别计算得到小区购买潜力度指数和基建能力配置度指数；确定第二类指标，并对第二类指标输入预先训练的学习模型并输出小区社群匹配度指数；根据小区购买潜力度指数、基建能力配置度指数以及小区社群匹配度指数计算出对应小区的新能源汽车广告推荐指数；按照广告推荐指数的高低顺序选择推荐地址。通过本发明能够实现有针对性的对于高推荐评分小区进行针对性的广告投放，帮助车企挖掘在潜客量高、用户匹配度高的小区进行广告投放，提升广告线索价值，辅助车企精准触达目标用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117876041A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311754398.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06Q30/0251 , G06Q30/0242 , G06Q30/0201 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网数据的居住地汽车广告选址推荐方法，包括：获取指定城市内多个居住小区的第一类信息；确定第一类指标，并对第一类指标进行标准化处理后基于单个指标的变异系数分别计算得到小区购买潜力度指数和基建能力配置度指数；确定第二类指标，并对第二类指标输入预先训练的学习模型并输出小区社群匹配度指数；根据小区购买潜力度指数、基建能力配置度指数以及小区社群匹配度指数计算出对应小区的新能源汽车广告推荐指数；按照广告推荐指数的高低顺序选择推荐地址。通过本发明能够实现有针对性的对于高推荐评分小区进行针对性的广告投放，帮助车企挖掘在潜客量高、用户匹配度高的小区进行广告投放，提升广告线索价值，辅助车企精准触达目标用户。
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公开(公告)号：CN114722487B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210258647.9
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/20 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供一种基于大数据的新能源汽车车型参数预测估计方法，主要预测的指标有车型的续航里程、百公里能耗、充电充满时长；本发明采用了车联网平台计算得到的海量车型运行的动态数据，通过数据切分、清洗及特征工程等方法，获得车型参数的特征向量，将车型特征向量作为机器学习模型训练数据，通过大规模数据集与机器学习模型训练使模型学习到车型参数的固有特征，并对未知车型、未知工况提供预测估计。
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公开(公告)号：CN117541310A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311679956.4
申请日：2023-12-08
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06Q30/0204 , G06Q50/06 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种基于充电需求的建站选址方法，包括：获取纯电动汽车的历史充电行为和停车行为并确定对应的充电位置和停车位置；通过离线地图解析得到各城市的AOI区域分布和充电场站分布；将停车位置及充电位置与AOI区域进行匹配，并将充电位置与充电场站位置匹配，得到每个AOI区域的停车及充电情况；构建AOI区域的停车‑充电网络关系模型，根据机器学习算法对该AOI区域的充电紧迫性情况及充电功率需求进行预测得到预测结果；根据预测结果确定充电场站的选址分布以及每个充电场站的建设规模。通过本发明能够为企业进行充电网络布局及建站选址建设等提供数据支撑，从而缓解电动汽车充电站在实际选址期间重复投资以及资源过度消耗等现象。
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公开(公告)号：CN116401626A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310216650.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G07C5/08 , F24F11/30
Abstract: 本发明提供一种基于驾驶行为分析的电动汽车空调能耗预测方法和系统，其中，方法包括：提取电动汽车的行驶片段数据，清洗得到有效数据，基于行驶状态得到车辆行驶片段，获取运行数据，构建输入特征集；基于空调状态得到空调运行片段，获取能耗数据计算空调平均能耗，得到扩展特征集；提取空调设定温度和环境温度，构建空调功率预测模型，基于目标车辆的温度参数预测空调功率，得到目标特征集；基于最小二乘回归算法构建回归模型，并采用目标特征集进行训练和测试，得到空调能耗预测模型；获取目标车辆的目标参数，通过空调能耗预测模型，得到预测空调能耗。本发明提高了空调能耗预测的精确度，以便于合理规划出行路线，缓解里程焦虑。
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公开(公告)号：CN115809892A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211421146.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06Q30/0204 , G06F16/29 , G06F16/909
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据的新能源汽车营销区域选择的方法，基于车联网平台获取的车辆运行数据和充电数据，选择具有市场特征的因子，建立营销热点和营销区域推荐模型和单辆车月度画像，并通过和地图POI点数据的结合，能够直观地评价宏观市场发展水平、局部市场POI点和网格区域的营销热度，便于向车企推荐市场营销热点和区域，并基于城市用户画像和区域用户画像，为车企制定营销策略提供支撑，能够有效地提升营销转化率，通过车系新增车辆数评估营销效果，从而新能源汽车营销形成闭环。
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