[发明专利]一种基于时滞反馈神经网络的车辆动力学预测模型、及训练数据获取方法、训练方法在审
| 申请号： | 202110563038.X | 申请日： | 2021-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN113408047A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 蔡英凤;方培俊;陈龙;滕成龙;孙晓强;孙晓东;王海 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时滞反馈神经网络的车辆动力学预测模型、及训练数据获取方法、训练方法，提出多道路条件下的车辆动力学虚拟及实际数据集采集方法，为车辆动力学建立模型奠定数据基础。首先基于车辆非线性动力学选择性添加不同的保真度模型，得到不同复杂程度的低保真度可解释车辆非线性动力学模型多时步虚拟数据集；其次通过高保真度车辆动力学软件CarSim获得高保真度动力学模型多时步虚拟数据；最后通过布置实际无人驾驶车辆动力学数据采集装置，以获取车辆动力学真实数据集。车辆动力学虚拟数据集的自由度选择范围广，获取成本低，降低实车数据的需求量，车辆动力学真实数据集为模型再度优化权重参数，提高实际车辆动力学预测响应的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 反馈 神经网络 车辆 动力学 预测 模型 训练 数据 获取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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