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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种电动车辆剩余行驶里程预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119705086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510079001.8，技术领域涉及：B60L3/12；该发明授权一种电动车辆剩余行驶里程预测方法及系统是由张承慧;徐志勇;段彬;杜万银;张泽;李长龙设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动车辆剩余行驶里程预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电动车辆剩余行驶里程预测方法及系统，针对电动车辆在低温环境、道路工况下的劣质行驶数据，根据数据类型不同，通过不同的预处理方式，使其变成时序正常、不增不缺、无异常点的数据；采用滑动窗口法进行数据重构，将每一次行驶事件划分成多个的短行驶片段以备特征提取；从交通状况、驾驶行为、车辆状态、外部环境四个方面提取特征；构将提取的特征输入到时域卷积神经网络进行训练，构建人‑车‑路况‑环境的多元交叉融合的里程预测模型，最终实现剩余行驶里程预测。本发明可以实现准确预测车辆行驶里程，为改善电动汽车的使用体验，推动充电基础设施建设、能源管理优化及电动汽车技术的持续发展提供助力。

本发明授权一种电动车辆剩余行驶里程预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电动车辆剩余行驶里程预测方法，其特征是，包括以下步骤： 获取电动车辆在目标温度环境和道路工况下的行驶数据； 对获取的行驶数据进行预处理； 对预处理之后的数据进行数据重构，采用滑动窗口法提取行驶片段； 基于所述行驶片段，从驾驶行为、车辆状态、交通状况、外部环境四个方面分别提取相关特征； 利用提取的特征训练构建的模型，得到人-车-路况-环境的多元交叉融合的里程预测模型； 利用所述人-车-路况-环境的多元交叉融合的里程预测模型，实现剩余行驶里程预测； 对获取的行驶数据进行预处理的过程中，针对异常点数据，采用中值滤波和小波软阈值降噪相结合的多级滤波算法进行处理，所述多级滤波算法的处理过程包括：对数据进行最大-最小归一化处理； 计算归一化处理后数据的标准差以及局部差值； 根据标准差以及局部差值，计算数据的波动性指标； 若某类数据的波动性指标小于设定值，则使用中值滤波，否则使用小波软阈值降噪； 对预处理之后的数据进行数据重构的过程包括：根据车辆状态，剔除所有充电数据；遍历提出后的数据，将相邻的两个数据点的SOC差值的绝对值小于等于设定值的数据点，视为同一行驶事件，检查行驶事件结束时的SOC，若其等于阈值，则保留该段数据，否则删除； 采用滑动窗口法将各行驶事件划分成多个设定时长的行驶片段。

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