[发明专利]一种基于滚动预测的混合动力车辆行驶工况的工况预测方法在审
申请号: | 201710645963.0 | 申请日: | 2017-08-01 |
公开(公告)号: | CN107516146A | 公开(公告)日: | 2017-12-26 |
发明(设计)人: | 项昌乐;王伟达;马越;韩立金 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙)11473 | 代理人: | 闫冬 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种车辆行驶工况的工况预测方法,该方法包括将整个车辆行驶工况分成数个行驶工况片段的组合,其中一个行驶工况片段是指车辆从起动到第一次停车制动的过程,包括起动阶段、行驶阶段、制动阶段三部分组成;通过实时记载每一次车辆实际行驶的工况信息,然后提取历史工况片段波形数据,利用历史数据在线对神经网络进行训练;然后通过神经网络强大的拟合能力,对输入的行驶工况历史信息进行分析计算,将历史信息与训练行驶工况片段进行匹配;在训练行驶工况片段中找到与历史信息最为相近的部分,将该部分接下来的工况信息作为预测行驶工况信息输出。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 滚动 预测 混合 动力 车辆 行驶 工况 方法 | ||
【主权项】:
一种车辆行驶工况的工况预测方法,该方法包括:将整个车辆行驶工况分成数个行驶工况片段的组合,其中一个行驶工况片段是指车辆从起动到第一次停车制动的过程,包括起动阶段、行驶阶段、制动阶段三部分组成;通过实时记载每一次车辆实际行驶的工况信息,然后提取历史工况片段波形数据,利用历史数据在线对神经网络进行训练;然后通过神经网络强大的拟合能力,对输入的行驶工况历史信息进行分析计算,将历史信息与训练行驶工况片段进行匹配;在训练行驶工况片段中找到与历史信息最为相近的部分,将该部分接下来的工况信息作为预测行驶工况信息输出。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理