为在节能车比赛中预测加速点位置并提醒车手,利用CarSim软件建立原型车模型开展仿真,将仿真数据用于反向传播(BP)神经网络训练,并通过实车数据进行验证,建立了原型车全工况BP神经网络降速预测模型,实现了不同工况下原型车降速规律和加速点位置的预测,并结合车载设备通过声光提醒辅助车手操作。实车试验结果表明,该模型平均提前5.15 s预测加速点位置,辅助实现了单次平均4.07%的燃油消耗量下降。
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