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基于神经网络的行驶工况智能识别方法研究

         

摘要

针对目前工况识别率低降低了能量控制策略在实际行驶中的控制效果的问题,提出了神经网络算法优化行驶工况识别的方法。首先,利用降维后的特征值对典型工况进行分类,构建综合行驶工况。其次,建立模糊C均值聚类、概率神经网络、学习向量化神经网络、BP神经网络的工况识别模型并训练。最后对工况智能识别模型进行仿真验证。结果表明,BP神经网络算法识别效果最好,可优选BP神经网络工况识别模型为设计能量管理策略提供基础。

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