基于RBF神经网络识别路面不平度的研究

• 作者: 李杰 谷盛丰 赵旗 郑玲玲 顾久
• 来源期刊: 汽车工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 路面不平度识别 神经网络 RBF神经网络 正交试验设计 平顺性
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 157-163
• 页数: 7页
• 分类号: U461.4
• 字数: 5217字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1469.2019.03.01

摘要

针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法.对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF神经网络输入方案,采用相关系数和均方根误差作为RBF神经网络识别效果的评价指标.通过采用车辆和路面不平度系统4自由度平面模型仿真获得车辆响应和前轮路面不平度,应用RBF神经网络对常用路面等级和常用车速行驶下某汽车的前轮路面不平度进行了识别.结果 表明,所提出的方法解决了基于RBF神经网络识别路面不平度的3个问题,可以用于其它神经网络识别路面不平度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵旗	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	37	325	11.0	17.0
2	李杰	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	159	950	17.0	24.0
3	郑玲玲	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	7	3	1.0	1.0
4	谷盛丰	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	5	1	1.0	1.0