摘要
为了更好地解决行驶工况特征参数选择的问题,提出了一种将粒子群算法与禁忌搜索算法相结合的智能混合搜索算法。在对实车采集的数据进行预处理的基础上划分运动学片段,并按照电动汽车城市道路行驶的四种工况对片段进行分类,作为智能混合搜索算法中分类器的训练数据集和测试数据集。使用粒子群算法对行驶工况特征参数的分段参数部分的参数边界进行搜索和优化,由此计算行驶工况特征参数全集,使用禁忌搜索算法进行全集搜索,选择行驶工况特征参数最优子集。结果表明:提出的算法选择11个特征参数组成的最优子集使随机森林分类器的识别准确度达到87.74%的较高水准,且能在较短计算时间内选择特征参数最优子集。
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