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龙图腾网获悉奇瑞新能源汽车股份有限公司申请的专利一种基于支持向量回归新能源汽车销量预测方法、系统、设备和可读存储介质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：CN118350862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202410541472.1，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于支持向量回归新能源汽车销量预测方法、系统、设备和可读存储介质是由周茂井;吴昊坤;张超英;钱晴威设计研发完成，并于2024-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于支持向量回归新能源汽车销量预测方法、系统、设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于支持向量回归新能源汽车销量预测方法、系统、设备和可读存储介质，包括，获取新能源汽车销售数据和新能源汽车数据；对步获取的新能源汽车销售数据和新能源汽车数据进行数据预处理；提取新能源汽车数据的特征数据；将数据集划分为训练集、验证集和测试集；引入支持向量回归算法模型，使用训练数据集训练支持向量回归算法模型；使用验证数据集评估支持向量回归算法模型的性能，根据评估结果，对模型进行优化；使用训练好的支持向量回归算法模型对测试数据集或新数据进行新能源汽车销量预测。本发明通过使用支持向量回归算法，综合考虑车辆数据和地理位置信息，实现了对新能源汽车销量的准确预测和评估。

本发明授权一种基于支持向量回归新能源汽车销量预测方法、系统、设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于支持向量回归新能源汽车销量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取新能源汽车销售数据和新能源汽车数据； 步骤2，对步骤1获取的新能源汽车销售数据和新能源汽车数据进行数据预处理； 步骤3，提取步骤1中新能源汽车数据的特征数据； 步骤4，将数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤5，引入支持向量回归算法模型，使用步骤4中的训练数据集训练支持向量回归算法模型； 步骤6，使用步骤4中的验证数据集评估支持向量回归算法模型的性能，根据评估结果，对模型进行优化； 步骤7，使用训练好的支持向量回归算法模型对测试数据集或新数据进行新能源汽车销量预测； 步骤1中，所述新能源汽车销售数据包括销售量、日期；所述新能源汽车数据包括车辆里程、电池容量、充电次数以及地理位置信息； 步骤2中，所述数据预处理包括对步骤1中获取的数据进行清洗，去除异常值和重复项；然后填补缺失值，对数据进行标准化或归一化处理，确保不同数据的量级一致； 步骤3中，特征数据包括车辆行驶特征、电池使用特征和地理位置特征； 所述车辆行驶特征包括平均速度、行驶时间、行驶距离；所述电池使用特征包括充电次数、平均充电时长；所述地理位置特征包括城市人口密度、充电设施数量。

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