新手做網(wǎng)站最簡單流程,如何做電子書下載網(wǎng)站,什么公司做網(wǎng)站最好,福州網(wǎng)站維護公司基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型#xff0c;根據(jù)歷史車速信息#xff0c;預(yù)測將來幾秒預(yù)測時域的車速信息的時序預(yù)測模型#xff08;本程序先根據(jù)訓(xùn)練工況訓(xùn)練#xff0c;采用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型#xff0c;預(yù)測UDDS循環(huán)工況#xff0c;每個時間點車速下將來幾秒內(nèi) 的車速信息根據(jù)歷史車速信息預(yù)測將來幾秒預(yù)測時域的車速信息的時序預(yù)測模型本程序先根據(jù)訓(xùn)練工況訓(xùn)練采用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測UDDS循環(huán)工況每個時間點車速下將來幾秒內(nèi) 的車速信息。 1.文件包括訓(xùn)練工況.mat數(shù)據(jù)工況可自己選取最好與想要預(yù)測的工況類似如預(yù)測工況是城郊工況訓(xùn)練工況最好也選擇同類的以及測試工況.mat數(shù)據(jù) 自己選取想要預(yù)測的工況以及REF預(yù)測主程序.m程序 2.車速預(yù)測程序基于matlab m編程完成已備注好如何修改預(yù)測步長可根據(jù)需求自己調(diào)整 3.程序主要適用于MPC模型預(yù)測控制或其基于MPC的能量管理策略的車速預(yù)測部分或其 他時序預(yù)測類也可參考坡度預(yù)測、流量預(yù)測等。在自動駕駛和智能交通領(lǐng)域準確預(yù)測車速對于諸如模型預(yù)測控制MPC及其相關(guān)能量管理策略等應(yīng)用至關(guān)重要。今天咱們就來聊聊基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)歷史車速信息預(yù)測未來幾秒車速的時序預(yù)測模型。一、整體思路咱們要構(gòu)建的這個模型先得用訓(xùn)練工況的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練好了之后呢再拿這個訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去預(yù)測UDDS循環(huán)工況下每個時間點車速之后幾秒內(nèi)的車速信息。這就好比先讓模型學(xué)習怎么“看”歷史車速規(guī)律然后讓它用學(xué)到的本事去預(yù)測未來車速。二、所需文件訓(xùn)練工況數(shù)據(jù)格式是.mat 。這里選擇的訓(xùn)練工況最好和想要預(yù)測的工況類似如果預(yù)測工況是城郊工況那訓(xùn)練工況也選城郊相關(guān)的。為啥呢因為相似工況的數(shù)據(jù)能讓模型更好地學(xué)習到共有的車速變化模式。比如城郊工況可能車速變化相對平穩(wěn)且有一定周期性類似工況數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的模型對這種模式就更敏感。測試工況同樣是.mat數(shù)據(jù)格式。這個就是咱們實際要預(yù)測的工況數(shù)據(jù)啦像UDDS循環(huán)工況數(shù)據(jù)就可以放這兒。REF預(yù)測主程序格式是.m程序。這可是整個預(yù)測流程的“指揮中心”它把訓(xùn)練和預(yù)測的步驟串起來讓模型按咱們的想法工作。三、Matlab M編程實現(xiàn)整個車速預(yù)測程序是基于Matlab M語言完成的。下面咱們來看點關(guān)鍵代碼片段假設(shè)這是REF預(yù)測主程序中的部分代碼% 加載訓(xùn)練工況數(shù)據(jù) load(training_condition.mat); % 這里的training_condition.mat就是之前提到的訓(xùn)練工況數(shù)據(jù)文件 % 數(shù)據(jù)加載后就可以提取車速等相關(guān)信息用于訓(xùn)練 % 設(shè)置RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù) net newrb(training_inputs, training_targets, 0, 1, 100); % newrb是Matlab中創(chuàng)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù) % training_inputs是訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)比如歷史車速序列 % training_targets是對應(yīng)的目標輸出也就是未來幾秒的實際車速 % 0表示最小均方誤差目標1是擴展常數(shù)100是神經(jīng)元的最大數(shù)量 % 加載測試工況數(shù)據(jù) load(test_condition.mat); % 加載用于測試預(yù)測效果的工況數(shù)據(jù) % 進行車速預(yù)測 predicted_speeds sim(net, test_inputs); % sim函數(shù)用于利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net對測試輸入test_inputs進行預(yù)測 % 得到的predicted_speeds就是預(yù)測出的未來幾秒車速代碼里很貼心地備注好了如何修改預(yù)測步長咱們可以根據(jù)實際需求調(diào)整。比如說如果想預(yù)測未來5秒的車速可能某些參數(shù)就要調(diào)整一下以適應(yīng)這個預(yù)測步長的變化。四、應(yīng)用場景這個程序主要適用于MPC或基于MPC的能量管理策略里的車速預(yù)測部分。為啥適合MPC呢因為MPC需要提前知道未來的車速等信息才能更好地規(guī)劃控制策略。比如在自動駕駛車輛中MPC可以根據(jù)預(yù)測的車速來提前調(diào)整油門、剎車等控制量讓車輛行駛更平穩(wěn)、高效。除了MPC相關(guān)應(yīng)用其他時序預(yù)測類場景也能參考。像坡度預(yù)測在山區(qū)道路自動駕駛場景下提前預(yù)測前方坡度變化能幫助車輛提前調(diào)整動力系統(tǒng)流量預(yù)測對于智能交通系統(tǒng)規(guī)劃交通流量、優(yōu)化信號燈等都有重要意義?？偟膩碚f這個基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車速時序預(yù)測模型在交通和控制領(lǐng)域有著不小的應(yīng)用潛力大家不妨根據(jù)實際需求好好探索一下。