随着智能交通系统的快速发展，车辆管理系统的智能化需求日益增长。其中，油耗预测作为车辆运营成本控制的核心环节，传统方法往往依赖经验公式或简单统计，难以适应复杂多变的实际路况。本文提出一种基于机器学习的油耗预测模型，为车辆管理系统提供更精准的能耗管理方案。

机器学习技术在油耗预测中的应用主要依托其强大的数据挖掘能力。通过收集车辆历史行驶数据（如车速、加速度、发动机转速、载重等），结合环境因素（如路况、气温、坡度），模型能够自动学习油耗与多变量间的非线性关系。常用的算法包括随机森林、梯度提升树（如XGBoost）以及长短期记忆网络（LSTM），这些算法能有效处理时序数据和特征交互。

模型构建分为三个阶段：数据预处理阶段需清洗异常值并标准化数据；特征工程阶段通过相关性分析筛选关键变量，必要时加入衍生特征（如平均加速度）；模型训练阶段采用交叉验证优化超参数，最终通过均方根误差（RMSE）等指标评估性能。实验表明，在相同数据集下，机器学习模型的预测精度较传统方法提升20%以上。

该模型可集成至车辆管理系统的三大场景：一是实时油耗监控，通过车载OBD设备上传数据，动态提示异常油耗；二是路线优化，结合地图API推荐节能路径；三是车队能效评估，为管理者提供不同车型、驾驶员的油耗排名。某物流企业应用案例显示，系统上线后年燃油成本降低约15%。

未来，模型可通过联邦学习实现跨车队数据共享，或引入强化学习优化驾驶行为。但需注意数据安全与算法可解释性挑战。总体而言，机器学习为油耗预测提供了从“经验驱动”到“数据驱动”的转型路径，是智能交通降本增效的关键技术支撑。