通过对电动车辆充电过程中的相关数据进行分析和建模,实现对剩余充满时长的准确预测。该项目的主要目标是 帮助用户了解电动车辆充电时还需多长时间才能完全充满,并提供更好的充电管理和使用体验。 项目职责: 1、数据收集与处理: 协助数据团队收集车辆充电过程中的数据,包括充电开始时间、电池当前电量、充电速率等。 对采集到的数据进行清洗、转换和标准化,确保数据质量和格式的统一 。 2、特征工程与模型设计: 分析车辆充电过程中的特征变量,如充电速率变化、电池电量变化等。 设计特征工程流程,提取能够影响剩余充满时长的关键特征。 选择合适的预测模型,如回归模型、时间序列模...
项目描述: 通过分析车辆上传的充电日志数据,在车辆充电时自动判断车型。通过该算法,可以实现在充电过程中无需人工 干预,自动识别车辆的车型信息,并为后续的管理和服务提供便利。 项目职责: 1、数据收集与处理: 与数据团队合作,收集和整理车辆上传的充电日志数据集,包括温度、电压、功率等信息。 对充电日志数据进行清洗和预处理,处理异常值、填充缺失值,并对数据进行统一格式化和标准化。 2、特征提取与选择: 分析充电日志数据的特征,抽取有意义的特征变量,如充电时长、充电速率等。 进行特征选择和降维处理,通过统计分析和机器学习方法,选择最相关的特征用于车型判断模型的建立。...
项目描述: 通过分析车辆上传的充电日志数据,在车辆充电时自动判断车型。通过该算法,可以实现在充电过程中无需人工 干预,自动识别车辆的车型信息,并为后续的管理和服务提供便利。 项目职责: 1、数据收集与处理: 与数据团队合作,收集和整理车辆上传的充电日志数据集,包括温度、电压、功率等信息。 对充电日志数据进行清洗和预处理,处理异常值、填充缺失值,并对数据进行统一格式化和标准化。 2、特征提取与选择: 分析充电日志数据的特征,抽取有意义的特征变量,如充电时长、充电速率等。 进行特征选择和降维处理,通过统计分析和机器学习方法,选择最相关的特征用于车型判断模型的建立。...