汽车运行状态识别方法研究(二)——基于模糊神经网络的识别方法

• 作者: 张昕 张欣 张良 田毅
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 运行状态识别 运行状态特征参数 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 车辆工程
• 页码范围: 1521-1524,1530
• 页数: 5页
• 分类号: U469.74
• 字数: 3183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2013.11.020

摘要

采用汽车运行状态特征参数的最优子集建立了一个基于模糊神经网络的汽车运行状态识别模型.对北京、上海、广州、武汉的主干道和快速路运行工况进行了识别,计算结果为:除对北京市主干道运行工况的识别准确度为82.67％外,对其余运行工况的识别准确度都为100％;对北京市主干道和快速路汽车实际运行车速的识别准确度为89.08％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张欣		117	1206	18.0	30.0
2	张昕		22	370	10.0	19.0
3	田毅		8	26	4.0	5.0
6	张良		12	275	7.0	12.0