| 基于改进RBF径向基神经网络的车载油耗软测量 |
| |
| 引用本文： | 张庆洪,张桂香.基于改进RBF径向基神经网络的车载油耗软测量[J].机械科学与技术(西安),2015,34(1):136-139. |
| |
| 作者姓名： | 张庆洪 张桂香 |
| |
| 作者单位： | 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082 |
| |
| 摘 要： | 针对现有的燃油消耗量测量方法存在成本较高、结构复杂且难以实现车载实时测量油耗的问题,提出基于改进RBF径向基神经网络的汽车油耗软测量方法。依据油耗产生机理,选取影响油耗且容易直接测量的参数作为测量模型的输入部分,采用油耗试验实测数据作为测量模型的训练样本和测试样本,并结合主元分析方法改进径向基神经网络的训练速度,自学习得出油耗软测量模型。利用Matlab仿真并将计算机仿真结果与油耗仪测量数据对比分析,平均误差在5.0%以内,验证了上述油耗测量方法的有效性,降低了车载实时油耗测量的成本和复杂程度。
|
| 关 键 词： | 油耗测量 车载实时 RBF径向基神经网络 软测量 主元分析 计算机仿真 |
Soft Measurement of Vehicle Fuel Consumption Based on Improved RBF Neural Network |
| |
| Zhang Qinghong,Zhang Guixiang.Soft Measurement of Vehicle Fuel Consumption Based on Improved RBF Neural Network[J].Mechanical Science and Technology,2015,34(1):136-139. |
| |
| Authors: | Zhang Qinghong Zhang Guixiang |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | combustion mechanisms computer simulation cost reduction errors fuel consumption measurement fuel consumption MATLAB measurements neural networks on-board and real-time principal component analysis radial basis function networks schematic diagrams |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
