【摘 要】
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为了得到货车油耗预测模型,通过车联网记录的速度数据预测油耗,基于陕西汽车公司车联网系统的货车速度-油耗数据,选取驾驶员可控的车速相关因素作为油耗的影响因素,用相关性分析与实际数据分析证明了六个因素对油耗存在影响,进而采用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)建立货车油耗预测模型.为了验证GRNN神经网络的预测性能,将其与BPNN 神经网络模
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为了得到货车油耗预测模型,通过车联网记录的速度数据预测油耗,基于陕西汽车公司车联网系统的货车速度-油耗数据,选取驾驶员可控的车速相关因素作为油耗的影响因素,用相关性分析与实际数据分析证明了六个因素对油耗存在影响,进而采用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)建立货车油耗预测模型.为了验证GRNN神经网络的预测性能,将其与BPNN 神经网络模型和两类传统油耗模型的代表进行对比.本文采用贝叶斯正则化算法来提高BPNN 的泛化能力,选用VSP 模型作为传统运动物理特性模型的代表,选用VT-Micro 模型作为传统数据驱动模型的代表.结果 显示：两类神经网络模型的预测效果均优于两种传统油耗预测模型.VT-Micro 模型在车辆怠速运行比例较大的情况下预测值明显高于实际值.神经网络模型中,BR-BPNN 模型预测效果最好,但BPNN 模型参数调节复杂、训练时间长.GRNN 模型待标定参数少,模型训练时间短,实用性更高.
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