基于改进RBF径向基神经网络的车载油耗软测量

• 作者: 张庆洪 张桂香
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 油耗测量 车载实时 RBF径向基神经网络 软测量 主元分析 计算机仿真
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 运载工程
• 页码范围: 136-139
• 页数: 4页
• 分类号: TH-39
• 字数: 3271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2015.0128

摘要

针对现有的燃油消耗量测量方法存在成本较高、结构复杂且难以实现车载实时测量油耗的问题,提出基于改进RBF径向基神经网络的汽车油耗软测量方法.依据油耗产生机理,选取影响油耗且容易直接测量的参数作为测量模型的输入部分,采用油耗试验实测数据作为测量模型的训练样本和测试样本,并结合主元分析方法改进径向基神经网络的训练速度,自学习得出油耗软测量模型.利用Matlab仿真并将计算机仿真结果与油耗仪测量数据对比分析,平均误差在5.0％以内,验证了上述油耗测量方法的有效性,降低了车载实时油耗测量的成本和复杂程度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张桂香	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	69	487	13.0	17.0
2	张庆洪	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	4	48	4.0	4.0