[发明专利]汽车空调能耗预测方法及系统

权利要求书

1.一种汽车空调能耗预测方法，其特征在于，包括：

对目标汽车空调对应的目标汽车空调环境数据进行采集，所述目标汽车空调环境数据用于反映所述目标汽车空调所在空间的环境；

将所述目标汽车空调环境数据加载到已经经过优化操作的目标空调能耗预测神经网络中，以利用所述目标空调能耗预测神经网络对所述目标汽车空调环境数据进行能耗预测处理，输出对应的目标能耗预测结果；

提取到所述目标汽车空调在最近一个时间段内的实际空调能耗值，并将所述实际空调能耗值和所述目标能耗预测结果进行融合处理，以输出所述目标汽车空调对应的目标能耗融合结果。

2.如权利要求1所述的汽车空调能耗预测方法，其特征在于，所述对目标汽车空调对应的目标汽车空调环境数据进行采集的步骤，包括：

对目标汽车空调对应的目标汽车的导航数据进行提取处理，以输出所述目标汽车对应的目标导航数据，再对所述目标导航数据进行数据分析处理，以确定出所述目标导航数据对应的目标导航路径；

对所述目标导航路径上的每一个路径区域进行环境数据的采集处理，以形成所述目标汽车空调对应的目标汽车空调环境数据。

3.如权利要求1所述的汽车空调能耗预测方法，其特征在于，所述将所述目标汽车空调环境数据加载到已经经过优化操作的目标空调能耗预测神经网络中，以利用所述目标空调能耗预测神经网络对所述目标汽车空调环境数据进行能耗预测处理，输出对应的目标能耗预测结果的步骤，包括：

将所述目标汽车空调环境数据加载到已经经过优化操作的目标空调能耗预测神经网络中，以利用所述目标空调能耗预测神经网络对所述目标汽车空调环境数据进行能耗预测处理，输出所述目标汽车空调环境数据在多个初始能耗标签信息中分别对应的第一匹配概率，并输出所述目标汽车空调环境数据在至少一个扩展能耗标签信息中对应的更新后的第二匹配概率，所述多个初始能耗标签信息和所述至少一个扩展能耗标签信息分别基于不同时间段的示例性汽车空调环境数据配置，且所述初始能耗标签信息对应的示例性汽车空调环境数据的数据形成时间早于所述扩展能耗标签信息对应的示例性汽车空调环境数据的数据形成时间，每一个所述初始能耗标签信息和每一个所述初始能耗标签信息都不相同；

依据所述多个初始能耗标签信息分别对应的第一匹配概率和所述至少一个扩展能耗标签信息分别对应的第二匹配概率，从所述多个初始能耗标签信息和所述至少一个扩展能耗标签信息中，匹配出所述目标汽车空调环境数据对应的匹配能耗标签信息，再将所述匹配能耗标签信息反映的能耗值，标记为对应的目标能耗预测结果。

4.如权利要求3所述的汽车空调能耗预测方法，其特征在于，所述将所述目标汽车空调环境数据加载到已经经过优化操作的目标空调能耗预测神经网络中，以利用所述目标空调能耗预测神经网络对所述目标汽车空调环境数据进行能耗预测处理，输出所述目标汽车空调环境数据在多个初始能耗标签信息中分别对应的第一匹配概率，并输出所述目标汽车空调环境数据在至少一个扩展能耗标签信息中对应的更新后的第二匹配概率的步骤，包括：

将所述目标汽车空调环境数据加载到已经经过优化操作的目标空调能耗预测神经网络中，以利用所述目标空调能耗预测神经网络，对所述目标汽车空调环境数据进行数据挖掘操作，以输出对应的第一环境数据挖掘结果，再依据所述第一环境数据挖掘结果，分析输出所述目标汽车空调环境数据在所述至少一个扩展能耗标签信息和所述多个初始能耗标签信息中分别对应的第一匹配概率；

利用所述目标空调能耗预测神经网络，并基于参考概率更新参数对所述至少一个扩展能耗标签信息分别对应的第一匹配概率进行更新，以输出所述至少一个扩展能耗标签信息分别对应的第二匹配概率。