[发明专利]一种基于BP神经网络的MAP标定方法

摘要

发明的目的是提出一种基于BP神经网络的MAP标定方法，以降低人工劳动强度，提高MAP标定的效率和准确性。本发明的基于BP神经网络的MAP标定方法利用BP神经网络先对采集到的数据进行训练，得到一个训练好的网络，这个网络相当于一个函数，对该网络函数进行验证后，将MAP中的工况点试验数据代入函数进行计算，算出来的值为此工况点的MAP值，从而减少了工况点的数量，降低了人工劳动强度，提高了MAP标定的效率和准确性。

主权项

一种基于BP神经网络的MAP标定方法，其特征在于包括如下步骤：A：控制试验车辆依次工作在各个工况点上，并记录各个工况点的试验数据；B：确定BP神经网络的激活函数，设置BP神经网络的输入和输出结构，确定节点数目，训练时间及目标误差，编写第一m文件；C：利用所述第一m文件开始进行BP神经网络的训练，得到每个节点的权值和阈值；D：利用所得到的权值和阈值来编写第二m文件，确定MAP中输入参数和输出参数，并将试验数据分别与输入参数和输出参数相对应，将对应输入参数的试验数据代入第二m文件，计算输出结果，并比较试验所得到的对应输出参数的试验数据和计算出来的输出结果，验证模型；E：若D步骤中试验所得到的对应输出参数的试验数据与计算出来的输出结果之间相差超出预定范围，则重新执行步骤B～D，调整BP神经网络的结构，再次进行训练，重新编写第二m文件及验证模型；若D步骤中试验所得到的对应输出参数的试验数据与计算出来的输出结果之间相差在预定范围内，则将MAP中对应输入参数的试验数据代入第二m文件，计算对应工况点的输出参数，完成MAP标定。