【摘 要】
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针对传统自动变速器挡位决策系统人机交互较差的问题,提出了一种基于深度残差网络的智能换挡控制策略.将节气门开度、车速及加速度输入多个自编码器对神经网络的权重进行无监督地预训练,重组自编码器的隐藏层并加入残差连接建立起深度残差网络.利用实车数据对深度残差网络进行微调,建立起基于深度残差网络的智能换挡控制策略.实验结果表明,相比基于传统人工神经网络的方法,该策略在实车工况下挡位识别率更高,为99.4％.
【机 构】
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上汽通用五菱汽车股份有限公司,广西 柳州 545000
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针对传统自动变速器挡位决策系统人机交互较差的问题,提出了一种基于深度残差网络的智能换挡控制策略.将节气门开度、车速及加速度输入多个自编码器对神经网络的权重进行无监督地预训练,重组自编码器的隐藏层并加入残差连接建立起深度残差网络.利用实车数据对深度残差网络进行微调,建立起基于深度残差网络的智能换挡控制策略.实验结果表明,相比基于传统人工神经网络的方法,该策略在实车工况下挡位识别率更高,为99.4％.
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