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基于BP神经网络的节能车弯道降速数学模型分析
引用本文:姜长文,魏福龙,孙航,曾小华.基于BP神经网络的节能车弯道降速数学模型分析[J].汽车实用技术,2020(10).
作者姓名:姜长文  魏福龙  孙航  曾小华
作者单位:吉林大学汽车工程学院,吉林长春 130022;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林长春 130022
基金项目:国家自然科学基金;国家重点研发计划;创新创业训练计划
摘    要:针对节能车为有效降低燃油消耗率,在整车经过弯道时,发动机需怠速滑行的特点,对GPS车载数据采集系统得到的数据进行弯道部分数据提取。基于提取出的北京金港国际赛车场150余组数据,通过引入BP神经网络算法的方式,建立了节能车弯道降速的BP神经网络预测模型。在经遗传算法优化后,拟合优度的结果显示,BP神经网络的预测较为接近真实情况,预测效果较为良好,可以用于节能车滑行过弯速度变化情况预测,并为不同赛道不同工况下整车速度分配提供参考依据。

关 键 词:节能车  神经网络  速度优化
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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