公共交通的电气化被认为是一种节能减排的有效途径。一般情况下，电动公交车续航里程短，充电时间长，容易导致操作人员和驾驶员产生“续航焦虑”。准确的电动公交车能耗估算有利于车辆规划和使用，可以有效降低“里程焦虑”。
据国外媒体报道，福建结构研究所林博士团队提出了一种基于随机森林回归的能耗评估新方法，可用于估计电动公交车的瞬时能耗。
RFR是一个基于决策树的装袋模型。基本思路是训练多棵树对同一数据进行预测，然后对这些树的预测结果进行投票，将投票结果汇总起来进行分类，但是这些树模型之间不会有任何影响。RF的主要特点是双重随机性，即数据采样随机性和特征采样随机性。
研究人员提出了RFR的整体学习模型来预测电动公交车的瞬时能耗。受双重随机性影响，每棵树都用不同的数据和特征进行训练，赋予每棵树不同的个性。取所有树模型预测结果的平均值，即为RFR的预测结果。
此外，研究人员通过计算基尼系数来分析各种特征的重要性。结果表明，电机控制器和电池的状态特性会明显影响电动公交车的瞬时能耗。在驾驶行为特征中，油门踏板的状态和速度是两个比较重要的因素。在外部环境特征中，只有环境温度对瞬时能耗影响较大。
研究者利用整体学习模型对电动公交车的瞬时能耗进行预测，得到了很好的预测结果。通过特征重要性分析，确定不同特征对电动公交车瞬时能耗的影响程度。
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