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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107463992A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710645983.8
申请日：2017-08-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/08
CPC classification number: G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种车辆行驶工况的工况预测方法，该方法包括：将整个车辆行驶工况分成数个行驶工况片段的组合，其中一个行驶工况片段是指车辆从起动到第一次停车制动的过程，包括起动阶段、行驶阶段、制动阶段三部分组成；利用行驶工况片段对神经网络进行训练，然后通过神经网络强大的拟合能力，对输入的行驶工况历史信息进行分析计算，将历史信息与训练行驶工况片段进行匹配；在训练行驶工况片段中找到与历史信息最为相近的部分，将该部分接下来的工况信息作为预测结果输出，完成对未来行驶工况的预测。
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公开(公告)号：CN107463992B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201710645983.8
申请日：2017-08-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种车辆行驶工况的工况预测方法，该方法包括：将整个车辆行驶工况分成数个行驶工况片段的组合，其中一个行驶工况片段是指车辆从起动到第一次停车制动的过程，包括起动阶段、行驶阶段、制动阶段三部分组成；利用行驶工况片段对神经网络进行训练，然后通过神经网络强大的拟合能力，对输入的行驶工况历史信息进行分析计算，将历史信息与训练行驶工况片段进行匹配；在训练行驶工况片段中找到与历史信息最为相近的部分，将该部分接下来的工况信息作为预测结果输出，完成对未来行驶工况的预测。
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公开(公告)号：CN107527113B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201710645984.2
申请日：2017-08-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆行驶工况的工况预测方法，该方法包括：用若干个历史数据点表示历史工况信息，对这些历史数据点进行函数曲线拟合，拟合得到的函数代表了短期内历史工况的变化趋势；然后利用这个函数在时间坐标上的差值结果，得到未来时域内的工况预测值；其中当前时刻tc的车辆当前的行驶状态以及行驶过的历史工况，是由车载传感器提供；Δt表示两次预测的时间间隔，每次预测结果都是根据最近的历史工况唯一确定的，预测结果之间没有相互影响。
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公开(公告)号：CN107512266A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710645893.9
申请日：2017-08-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W40/105 , B60W50/00
CPC classification number: B60W40/105 , B60W50/0097 , B60W2520/10 , B60W2530/14
Abstract: 本发明公开了一种车辆行驶工况的工况预测方法，该方法包括：将整个车辆行驶工况分成数个行驶工况片段的组合，其中一个行驶工况片段是指车辆从起动到第一次停车制动的过程，包括起动阶段、行驶阶段、制动阶段三部分组成；对速度样本工况进行数据处理，将速度工况转变为加速度工况；利用加速度工况片段对神经网络进行训练，然后通过神经网络强大的拟合能力，对输入的加速度工况历史信息进行分析计算，将历史信息与训练加速度工况片段进行匹配；在训练加速度工况片段中找到与历史信息最为相近的部分，将该部分接下来的工况信息作为预测加速度工况信息输出；通过预测加速度工况信息和当前车速计算得到未来的速度工况信息。
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公开(公告)号：CN107527113A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710645984.2
申请日：2017-08-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆行驶工况的工况预测方法，该方法包括：用若干个历史数据点表示历史工况信息，对这些历史数据点进行函数曲线拟合，拟合得到的函数代表了短期内历史工况的变化趋势；然后利用这个函数在时间坐标上的差值结果，得到未来时域内的工况预测值；其中当前时刻tc的车辆当前的行驶状态以及行驶过的历史工况，是由车载传感器提供；Δt表示两次预测的时间间隔，每次预测结果都是根据最近的历史工况唯一确定的，预测结果之间没有相互影响。
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