基于最小二乘支持向量机的怠速时间预测

• 作者: 包翠竹 李明达 李洪雪 隗海林
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车辆工程 起停系统 怠速时间预测 时空学习 最小二乘支持向量机 节油控制
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 1360-1365
• 页数: 6页
• 分类号: U471.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170904

摘要

汽车起停系统因其可以在汽车怠速时关闭发动机减少车辆怠速油耗而被大量应用.但在交通拥堵的实际工况下,在短时停车时使用自动起停功能反而会增加燃油消耗.针对这一问题使用基于时空学习的最小二乘支持向量机对怠速时长进行预测,在短时怠速时不关闭发动机.实验表明,本文提出的基于时空学习的最小二乘支持向量机能够对怠速时长进行预测,准确率在80％以上.将此方法应用于怠速起停控制,基于怠速预测的起停控制系统在早晚高峰节油2％左右,在平峰时节油0.2％.同时,高峰期减少50％以上的起停次数,平峰期减少15％以上的起停次数,能有效提升驾驶舒适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	隗海林		39	431	12.0	20.0
2	李明达		6	11	2.0	3.0
3	包翠竹		6	13	2.0	3.0
4	李洪雪		2	0	0.0	0.0