节能赛车全路段滑行车速预测

摘要：

为在节能车比赛中预测加速点位置并提醒车手,利用CarSim软件建立原型车模型开展仿真,将仿真数据用于反向传播(BP)神经网络训练,并通过实车数据进行验证,建立了原型车全工况BP神经网络降速预测模型,实现了不同工况下原型车降速规律和加速点位置的预测,并结合车载设备通过声光提醒辅助车手操作.实车试验结果表明,该模型平均提前5.15s预测加速点位置,辅助实现了单次平均4.07％的燃油消耗量下降.

关键词：节能车;降速模型;反向传播神经网络

分类号：U467(汽车工程)

资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目G202019002

在线出版日期：2022-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：29-34