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申请/专利权人：中国重汽集团济南动力有限公司
摘要：本发明提供一种基于RBF神经网络的自适应巡航控制方法及装置，方法包括：获取自适应巡航输入变量；将自适应巡航输入变量输入至扭矩控制模型中，得到扭矩控制模型输出的发动机扭矩变化量；其中，扭矩控制模型是利用自适应粒子群优化算法对在先建立的径向基函数RBF神经网络进行离线优化得到的；根据控制获得的发动机扭矩变化量，控制车辆进行自适应巡航。本发明通过利用基于自适应粒子群优化算法优化RBF神经网络，以自适应调整参数，显著提高参数优化的效率和效果，增强模型的适应能力和可靠性，进而便于利用优化得到的扭矩控制模型进行自适应巡航控制，提高自适应巡航控制的精度和响应速度。
主权项：1.一种基于RBF神经网络的自适应巡航控制方法，其特征在于，包括：获取自适应巡航输入变量；将所述自适应巡航输入变量输入至扭矩控制模型中，得到所述扭矩控制模型输出的发动机扭矩变化量；其中，所述扭矩控制模型是利用自适应粒子群优化算法对在先建立的径向基函数RBF神经网络进行离线优化得到的；根据所述发动机扭矩变化量，控制车辆进行自适应巡航。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国重汽集团济南动力有限公司 基于RBF神经网络的自适应巡航控制方法及装置
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