首页|电动汽车城市道路行驶工况特征参数智能混合搜索算法研究

电动汽车城市道路行驶工况特征参数智能混合搜索算法研究

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
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.
Research on intelligent hybrid search algorithm for urban road driving cycle characteristic parameters of electric vehicles

吴若园、罗文广、覃永新、蓝红莉、庞娜

展开 >

广西科技大学电气与信息工程学院,广西柳州 545006

广西汽车零部件与整车技术重点实验室,广西柳州 545006

最优子集 智能混合搜索算法 行驶工况特征参数 粒子群算法 禁忌搜索算法 电动汽车 城市道路

2020GXNSFDA238011YQ212032020GKLACVTZZ02

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.08.005

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(8)
  • 1
  • 14