【摘 要】
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为降低混合动力汽车(HEV)的出行时间和出行能耗,提出了一种基于时空动态交通信息的路径规划算法。分析了影响车辆通行时间和全程最低能耗的因素。一种基于广义回归网络(GRNN)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51875339)
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为降低混合动力汽车(HEV)的出行时间和出行能耗,提出了一种基于时空动态交通信息的路径规划算法。分析了影响车辆通行时间和全程最低能耗的因素。一种基于广义回归网络(GRNN)模型,拟合计算了道路通行时间以及整体路径的全程能耗。构建了基于并行A*算法的车辆路径规划算法,为确定起终点位置后的车辆,规划了一条耗时更短、更加节能的路径。进行了仿真对比试验。结果表明:相比于依据平均车速与道路功率的计算方法,该算法能够获得更优的出行路径,可降低车辆能耗11%以上,缩短行车时间13%以上。因而,该算法可为车辆规划更优的路
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