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    推荐一款好的重庆时时彩软件: 一种混合动力客车未来车速轨迹预测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410171956.8

    申请日:

    2014.04.25

    公开号:

    CN103914985A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G08G 1/01申请日:20140425|||公开
    IPC分类号: G08G1/01; G08G1/052; G06N3/08 主分类号: G08G1/01
    申请人: 大连理工大学
    发明人: 连静; 常静; 李琳辉; 黄海洋; 周雅夫; 郑宁安; 宗云鹏; 麻笑艺; 陈敏
    地址: 116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号
    优先权:
    专利代理机构: 大连东方专利代理有限责任公司 21212 代理人: 李洪福
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410171956.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2015.10.28|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种混合动力客车未来车速轨迹预测方法,包括下列步骤:参数的获取与归一化处理;确定RBF神经网络的输入参数矢量和输出参数矢量;RBF神经网络的离线训练;在线预测未来车速轨迹。本发明基于RBF神经网络在线学习,从人-车-环境系统的角度对实现混合动力客车控制策略全局优化的前提条件车速轨迹预测进行研究,提出了一种综合考虑车辆状态参数、驾驶员驾驶风格以及前方道路环境与交通状态参数的车辆未来行驶轨迹预测方法,提高了车速预测的准确度。本发明综合考虑人-车-环境对未来工况的影响,使车辆具备“预知”能力的同时提高工况预测的准确度,为控制策略的全局优化奠定了良好的基础。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种混合动力客车未来车速轨迹预测方法,其特征在于:包括下列步骤:
    A、参数的获取与归一化处理
    A1、参数的获?。夯诔翟匦畔⒉杉低呈凳辈杉煌菔辉痹诓煌缆饭た錾闲惺皇备魇莸闶凳痹诵惺?,并存储于道路数据库中,构建形成样本工况;在建立未来车速轨迹预测模型时,首先,从道路数据库中提取混合动力客车运行于各样本工况各时刻点t的有效实测数据,所述的有效实测数据包括车辆运行参数、前方道路环境与交通状态参数,车辆运行参数为车辆瞬时速度v(t),前方道路环境参数包括路面坡度i、道路曲率θ、自由驾驶空间即前车距离Δs,交通状态参数包括占路比w%、车流量vehtotal;其次,应用正交优化方法确定历史观测时间窗口长度为ΔT,预测时间步长为Δt,并记录[t-ΔT,t]及[t,t+Δt]时间段内的车速改变频率f,提取两个时间段内的车辆运行参数平均速度最大速度vmax、速度均方差最大加速度amax、加速度均值加速度均方差
    同时,在构建未来车速预测轨迹模型时不仅要考虑上述车辆运行参数、前方道路与环境参数,还应将驾驶员的行为偏好对未来车速轨迹的影响考虑在内;针对不同驾驶员对加速踏板操作存在差异的问题,将驾驶员对车辆性能需求的偏好即驾驶风格分为动力型和经济型两类,并采用模糊识别方法对驾驶员驾驶风格进行识别,确定混合动力客车在一段时间内的加速度均值和加速度均方差为模糊控制系统输入参数,该段时间内的驾驶风格隶属度δ作为模糊控制系统的输出,对驾驶员驾驶风格进行识别;
    A2、参数归一化处理:对于步骤A1中所获取的有效实测数据车辆瞬时速度v(t)、路面坡度i、道路曲率θ、自由驾驶空间Δs、占路比w%、车流量vehtotal、平均速度最大速度vmax、速度均方差车速改变频率f、最大加速度amax、加速度均值加速度均方差以及驾驶风格隶属度δ,由于存在物理量量纲及数量级方面的差异,需要对其进行归一化处理到[0,1]之间,从而在消除物理量量纲所带来的差异的同时有效地降低数据的冗余度、提高神经网络训练的速度;归一化处理计算公式如下:
    X=X-XminXmax-Xmin---(1)]]>
    式中,X为步骤A1中所述的有效实测参数,Xmin为各参数的最小值,Xmax为各参数的最大值,X'为参数X的归一化值,其范围为0≤X≤1;
    B、确定RBF神经网络的输入参数矢量和输出参数矢量
    选取RBF神经网络作为非线性预测函数对混合动力客车未来车速轨迹进行预测,构建基于RBF神经网络的未来车速轨迹预测模型,确定RBF神经网络的输入层神经元为12个、RBF神经网络的输出层神经元为7个;输入层神经元为[t-ΔT,t]时间段内的平均速度最大速度vmax、速度均方差最大加速度amax、加速度均值加速度均方差驾驶风格隶属度δ、车辆前方的路面坡度i、道路曲率θ、自由驾驶空间Δs、占路比w%和车流量vehtotal,形成输入参数矢量输出层神经元为预测时间步长Δt内的混合动力客车行驶参数,包括平均速度最大速度vmax'、速度均方差车速改变频率f'、最大加速度amax'、加速度均值加速度均方差形成输出参数矢量
    C、RBF神经网络的离线训练
    将步骤B中确定的输入参数矢量和输出参数矢量输入到RBF神经网络模型中形成训练样本并进行离线训练,建立稳定的RBF神经网络结构;确定RBF神经网络为n-h-m的连接方式,即有n个输入、h个隐含层和m个输出;选用自组织选取中心的RBF神经网络学习方法,核心是求解隐含层基函数中心、基函数的方差和隐含层单元到输出单元的权值,由此得RBF神经网络中第j个输出表示为:
    yj=Σi=1kωijexp(-12σi2||xp-ci||2)---(2)]]>
    式中,为第p个输入样本,p=1,2,…,P,P为样本总数,ci为网络隐含层节点的中心,i=1,2…….h为隐含层的节点数,||xp-ci||2为欧式范数,σi为基函数的宽度,ωij为隐含层到输出层的连接权值,j=1,2…….m为输出层的节点数,yj为与输入样本对应的神经网络的第j个输出节点的实际输出;
    RBF神经网络离线训练步骤如下:
    C1、初始化:对权值ωij赋初值为0到1之间的随机数,隐含层神经元的数目为h,初始网络误差E置0,最大误差ε设为一正的小数;
    C2、基于模糊K均值聚类算法确定基函数的中心ci及方差σi,i=1,2,….h;
    C3、采用梯度下降法调整网络隐含层到输出层的权值ωij直到网络误差E<ε,结束;其中网络误差采用均方误差来表示,表达式如下:
    E=1NΣp=1P[y^(xp)-y(xp)]2---(3)]]>
    式中,E表示网络误差,为对应于输入xp的实际输出,y(xp)表为对应于输入的期望输出,P为样本总数;
    其中,输出层神经元输出参数为归一化后的数据参数,在经过神经网络训练结束之后需要对其进行反归一化处理,转化为真实值进行输出,以便构建未来车速预测轨迹,计算公式如下:
    Y=Y'*(Ymax-Ymin)+Ymin   (4)
    式中,Y'为归一化后的输出数据,Ymax为实测数据的最大值,Ymin为实测数据的最小值,Y为实测数据;
    D、在线预测未来车速轨迹
    将步骤C所构建的RBF神经网络模型嵌入到整车控制系统中,预测未来车速轨迹;在实车行驶过程中,基于车载环境传感系统实时获取的道路及环境数据,不断形成自标记的样本,借助RBF网络在在线学习速度上的优势,实现网络结构的自适应寻优;首先进行驾驶员驾驶风格识别,得到驾驶风格隶属度δ;提取RBF网络的输入参数矢量并按照公式(1)进行归一化处理;输入步骤C所得训练后确定的RBF神经网络中得到输出参数矢量再按照公式(4)进行反归一化处理,从而实现车辆参数的准确预测,形成未来车速轨迹,使车辆具备“预知”能力。

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    一种 混合 动力 客车 未来 车速 轨迹 预测 方法
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