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一种基于马尔可夫链与神经网络的汽车行驶工况预测方法

发明专利有效专利

申请号：CN201810794250.5
申请人：重庆科技学院
申请日：2018-07-19
主分类号：B60W50/00
公开（公告）日：2019-01-08
公开/公告号：CN109159785A

委托购买

摘要：本发明公开了一种基于马尔可夫链与神经网络的汽车行驶工况预测方法，主要步骤为：1)获取表征汽车行驶工况的特征参数和n个历史临近车速Vt‑11、Vt‑12、……Vt‑1n。2)得到马尔可夫链车速趋势预测模型；3)输出第二组数据的趋势预测结果。4)利用主成分分析法对第一组数据、第三组数据进行降维。5)得到神经网络ANN1车速初始预测模型；6)输出第二组数据的初始预测数据。7)得到神经网络ANN2融合器模型；8)得到第三组数据的初始预测数据和第三组数据的趋势预测结果。9)得到神经网络ANN2融合器的输出，即汽车行驶工况的预测结果。本发明为混合动力汽车预测能量管理策略中的关键问题——短期工况预测提供了一种更加有效的预测算法。

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