基于遗传神经算法的DCT智能换挡

• 作者: 罗伟
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: DCT 遗传神经网络 免疫PID控制
• 年，卷（期）: 2013,（19）
• 所属期刊栏目: 分析与探讨
• 页码范围: 68-71,102
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 4751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2013.10(上).20

摘要

汽车的最佳挡位受到行车数据样本、路况等多种因素共同的影响，换挡控制策略的选择直接决定了汽车换挡的动力性和经济性。本文提出一种基于遗传神经算法的DCT智能换挡方法，首先利用神经网络方法对车辆行车数据、驾驶人员意图等进行学习，建立档位与综合指标间的关系模型，并用遗传算法对神经网络连接权重进行优化，最后利用AdaBoost集成学习方法，将遗传神经网络模型的精度进一步提高，仿真结果表明了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗伟		98	224	9.0	10.0