摘要
提高车速预测精度是制定车辆预测能量管理控制策略的关键.而采用传统ARI-MA模型(autoregressive integrated moving average model)恒定阶数预测的方法预测车速,在车辆非平稳工况下的累积预测误差较大,无法满足各个驾驶行为下的车速预测需求.针对这一问题,提出一种基于驾驶行为预判的改进ARIMA车速短期预测方法.首先,基于扩展卡尔曼滤波EKF(extended kalman filter)原理建立车辆3自由度车速估计模型,实现车速的最优估计;其次,将驾驶行为分为直行、变道和转弯3类,离线训练BP神经网络(back propagation neural net),结合定阶ARIMA方向盘转角和车速预测实现车辆驾驶行为预判;最后,依据驾驶行为预判结果在线修正ARIMA模型阶数,实现车速变阶ARIMA预测;基于实车数据在Matlab仿真环境下进行仿真分析,结果表明:在各驾驶行为发生期间,车速ARIMA模型变阶预测与定阶预测相比,预测精度提高了48.1％.该方法可为提高车辆的预测控制和能量预分配提供参考.
基金项目
国家自然科学基金(51608040)
北京市自然科学基金(3174049)
北京市自然科学基金(3112005)
北京信息科技大学科研水平提高重点培育项目(2020KYNH203)
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