基于BP神经网络的节能车弯道降速数学模型分析

• 作者: 姜长文 孙航 曾小华 魏福龙
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 节能车 神经网络 速度优化
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 测试试验
• 页码范围: 140-144
• 页数: 5页
• 分类号: U467
• 字数: 3664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2020.10.042

摘要

针对节能车为有效降低燃油消耗率,在整车经过弯道时,发动机需怠速滑行的特点,对GPS车载数据采集系统得到的数据进行弯道部分数据提取.基于提取出的北京金港国际赛车场150余组数据,通过引入BP神经网络算法的方式,建立了节能车弯道降速的BP神经网络预测模型.在经遗传算法优化后,拟合优度的结果显示,BP神经网络的预测较为接近真实情况,预测效果较为良好,可以用于节能车滑行过弯速度变化情况预测,并为不同赛道不同工况下整车速度分配提供参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾小华	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	77	1025	18.0	30.0
2	姜长文	吉林大学汽车工程学院	1	0	0.0	0.0
3	魏福龙	吉林大学汽车工程学院	1	0	0.0	0.0
4	孙航	吉林大学汽车工程学院	3	19	1.0	3.0