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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
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G06Q30/0251 , G06Q30/0242 , G06Q30/0201 , G06N20/00
摘要： 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：CN115809892A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211421146.4
申请日：2023-01-09
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G06Q30/0204 , G06F16/29 , G06F16/909
摘要： 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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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
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 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：CN114407661B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202210126508.0
申请日：2022-02-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： B60L3/12 , B60L58/10 , G06F18/214 , G06F18/2413
摘要： 本发明提供一种基于数据驱动的电动车能耗预测方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：通过车联网采集被测车辆的运行监测数据，获取历史运行数据，并结合蒙特卡罗方法构建车辆行驶时空电量关系模型，获取被测车辆的行驶时空电量关系；根据历史运行数据获取外界因素，根据外界因素基于KNN算法构建车辆行驶工况预测模型，并通过获取被测车辆的当前外界因素，预测被测车辆的未来行驶工况；根据历史运行数据，基于机器学习算法构建能耗预测模型，结合被测车辆的行驶时空电量关系和未来行驶工况，预测出被测车辆的能耗需求。本发明提高了预测数据的实时性，且能够精确到被测车辆个体，能够为用户的出行提供实时数据支撑，缓解里程焦虑。
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公开(公告)号：CN117974219A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410118988.5
申请日：2024-01-29
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G06Q30/0204 , G06Q30/0202
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的新能源汽车营销投放城市选择方法，属于新能源汽车技术领域，包括S1：对新能源汽车车联网数据进行处理，形成车辆行驶行为表和充电行为表；S2：建立城市和车辆基础信息库；S3：根据所述车辆行驶行为表、充电行为表、城市和车辆基础信息库，建立车辆运行特征库；S4：根据车辆运行特征库，按照车系和细分市场进行分析，建立所选维度下城市车辆特征库；S5：根据所述城市车辆特征库，建立城市车辆投放指数模型；S6：基于模型预测的车辆销售量，确定车辆城市投放推荐指数；S7：将所述营销城市推荐指数和各项影响因子通过可视化系统进行展示。
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公开(公告)号：CN114407661A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210126508.0
申请日：2022-02-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于数据驱动的电动车能耗预测方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：通过车联网采集被测车辆的运行监测数据，获取历史运行数据，并结合蒙特卡罗方法构建车辆行驶时空电量关系模型，获取被测车辆的行驶时空电量关系；根据历史运行数据获取外界因素，根据外界因素基于KNN算法构建车辆行驶工况预测模型，并通过获取被测车辆的当前外界因素，预测被测车辆的未来行驶工况；根据历史运行数据，基于机器学习算法构建能耗预测模型，结合被测车辆的行驶时空电量关系和未来行驶工况，预测出被测车辆的能耗需求。本发明提高了预测数据的实时性，且能够精确到被测车辆个体，能够为用户的出行提供实时数据支撑，缓解里程焦虑。
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