基于神经网络的混合动力汽车驾驶意图识别方法
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目


Driving Intention Identification Method for Hybrid Vehicles Based on Neural Network
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    摘要:

    建立了基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络。通过对模糊神经网络进行训练,生成了驾驶意图模糊推理规则。从仿真结果可以看出运用本方法得到的模糊推理规则可以很好地识别驾驶意图,并且基于驾驶意图识别可以有效地优化混合动力汽车的控制策略,从而进一步提高混合动力汽车燃油经济性。

    Abstract:

    An adaptive fuzzy neural network was built based on Takagi-Sugeno model. The inference rules were obtained by training the fuzzy neural network. The simulation result proved that the fuzzy inference rules based on Takagi-Sugeno model could infer driver intention excellently and hybrid vehicles’ control strategy could be optimized based on driver intention inference, thus more hybrid vehicles’ fuel consumption could be reduced.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

王庆年,唐先智,王鹏宇,田丽媛,孙磊.基于神经网络的混合动力汽车驾驶意图识别方法[J].农业机械学报,2012,43(8):32-36.

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  • 在线发布日期: 2012-07-24
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