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申请/专利权人：西北工业大学;西北工业大学深圳研究院
摘要：本发明属于车速预测技术领域，公开了一种燃料电池混合动力重卡新型小波神经网络实时速度预测方法及系统。对历史驾驶速度信息进行预处理，构建新型小波神经网络车速预测训练数据集；离线分类训练各驾驶状态下的小波神经网络，并通过优化算法对模型超参数进行优化，获得最优多维小波神经网络速度预测模型；实时模式识别结果并动态匹配小波神经网络模型进行预测，得到多步速度预测结果。本发明能够实现复杂驾驶状态下的车速高精度预估，推断出系统负载功率需求变化情况，对后续的基于模型预测控制的能量管理策略根据优化目标进行多动力源功率预分配，降低运行能耗、延长工作寿命，提升燃料电池汽车全生命周期经济性奠定了基础。
主权项：1.一种燃料电池混合动力重卡新型小波神经网络实时速度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，对历史驾驶速度信息进行预处理，包括采样收集、插值补全、小波变换、组合，构建新型小波神经网络车速预测训练数据集；步骤二，离线分类训练各驾驶状态下的小波神经网络，并通过优化算法对模型超参数进行优化，获得最优多维小波神经网络速度预测模型；步骤三，实时模式识别结果并动态匹配小波神经网络模型进行预测，得到多步速度预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 西北工业大学深圳研究院 燃料电池混合动力重卡新型小波神经网络实时速度预测方法及系统
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