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基于神经网络的混合动力汽车车速预测分析
文献摘要：
混合动力汽车车速变化直接反映车辆运行时能量管理分配的状态,直接影响车辆性能.采用汽车理论构建车速分析模型较为困难,可利用神经网络构建混合动力汽车车速模型,将混合动力汽车相关工况参数作为影响车速变化的重要输入参数,对下一时刻车速变化进行预测;大量试验数据分析计算表明,所建立的混合动力汽车车速预测模型精度较高,能够用于车速预测,可为能量管理优化提供参考.
文献关键词：
径向基神经网络;混合动力汽车;车速;预测
中图分类号：
作者姓名：
宫唤春
作者机构：
天津滨海汽车工程职业学院 汽车学院,天津300370;河北东方学院 交通学院,河北廊坊065001
文献出处：
引用格式：
[1]宫唤春-.基于神经网络的混合动力汽车车速预测分析)[J].北京汽车,2022(02):39-42
A类：
B类：
混合动力汽车,车车,车速预测,预测分析,速变,能量管理,管理分配,车辆性能,汽车理论,理论构建,网络构建,工况参数,输入参数,试验数据分析,预测模型精度,够用,管理优化,径向基神经网络
AB值：
0.283098
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