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汽车运行状态识别方法研究(二)——基于模糊神经网络的识别方法
被引量：
5
1
作者
田毅
张欣
+1 位作者
张昕
张良
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1521-1524,1530,共5页
采用汽车运行状态特征参数的最优子集建立了一个基于模糊神经网络的汽车运行状态识别模型。对北京、上海、广州、武汉的主干道和快速路运行工况进行了识别,计算结果为:除对北京市主干道运行工况的识别准确度为82.67%外,对其余运行工况...
采用汽车运行状态特征参数的最优子集建立了一个基于模糊神经网络的汽车运行状态识别模型。对北京、上海、广州、武汉的主干道和快速路运行工况进行了识别,计算结果为:除对北京市主干道运行工况的识别准确度为82.67%外,对其余运行工况的识别准确度都为100%;对北京市主干道和快速路汽车实际运行车速的识别准确度为89.08%。
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关键词
运行
状态
识别
运行状态特征参数
模糊神经网络
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职称材料
题名
汽车运行状态识别方法研究(二)——基于模糊神经网络的识别方法
被引量：
5
1
作者
田毅
张欣
张昕
张良
机构
装甲兵工程学院
北京交通大学
酒泉卫星发射中心铁路管理处
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1521-1524,1530,共5页
基金
"十二五"国家科技支撑计划资助项目(2011BAG04B00)
北京市自然科学基金资助项目(4122062)
+1 种基金
北京理工大学电动车辆国家工程实验室开放基金资助项目(2012-NELEV-03)
北京交通大学基本科研业务费资助项目(M12JB00070)
文摘
采用汽车运行状态特征参数的最优子集建立了一个基于模糊神经网络的汽车运行状态识别模型。对北京、上海、广州、武汉的主干道和快速路运行工况进行了识别,计算结果为:除对北京市主干道运行工况的识别准确度为82.67%外,对其余运行工况的识别准确度都为100%;对北京市主干道和快速路汽车实际运行车速的识别准确度为89.08%。
关键词
运行
状态
识别
运行状态特征参数
模糊神经网络
Keywords
driving situation identification
driving pattern parameter
fuzzy-neural network
分类号
U469.74 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
汽车运行状态识别方法研究(二)——基于模糊神经网络的识别方法
田毅
张欣
张昕
张良
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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参考文献
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