1、“.....变化范围为至，范围波动较小。且变化轨迹与策略下轨迹大致理策略研究论文原稿。式中为每时刻车轮需求功率为发动机功率，为电机功率。在整车参数及动力系统结构已知，汽车行驶工况确定的前提下，决定动力系统总需求转矩的只有传动比。且根据公式可知，电机转矩和发动机转矩者在个确定的前提下另个自然确基于神经网络和算法的能量管理策略研究论文原稿法的能量管理策略研究论文原稿。式中为每时刻车轮需求功率为发动机功率，为电机功率......”。

2、“.....由大量神经元通过定的连接方式构成，是种模仿人脑处理信息方式究现状和发展趋势重庆大学学报，勾华栋基于动态规划的并联混合动力客车能量管理策略研究吉林大学，李友坤神经网络的研究分析及改进应用安徽理工大学，赵春阳基于行驶工况辨识的混合动力客车控制策略研究吉林大学，。在整车参数及动力系统结构已知，汽车行驶工况确定的前末值修正至同水平后燃油消耗对比可知，本文所设计策略燃油消耗为，相比于离线最优策略的，燃油消耗有定幅度提升......”。

3、“.....其燃油消耗仍然节约了，燃油经济性提升明显。结束语本文针对款，基于算法和神经网络建立种能量管策略仿真及结果分析本文所建立控制策略模型核心部分如图所示，将图所搭建模型嵌入到整车模型之中，使用工况进行仿真验证。基于算法的离线最优能量管理策略和本文所搭建策略下变化过程对比图为两种策略下电机转矩变化过程对比。由图可知，在本文设计策略下，线最优控制序列，为后续进步基于不同工况的在线能量管理策略研究提供定理论依据。在线预测神经网络模型设计对于单隐含层神经网络......”。

4、“.....为保证网络训练的精度，还应确定合适的神经元节点数。本文研究中，通过试凑法，分别以最高网络回归值和训引言能量管理策略是核心技术之，其本质是基于工况，神经网络在线预测模型，如图所示。关键词能量管理策略算法神经网络基于神经网络和算法的能量管理策略研究论文原稿准确率为目标来获得最佳的神经元节点数。通过试验，电机转矩网络预测模型选择节点数为，其模型的回归值为传动比网络预测模型选择节点数为其模型的训练精度为，学习训练结果较为合理。在此基础上......”。

5、“.....如图所示。动态规划算法求得在工况下的离线最优电机转矩和传动比序列，该序列与当前所对应的汽车状态构成离线数据库，然后基于神经网络，对该数据库进行学习训练，建立控制变量在线预测模型，该模型实现了离线最优控制序列的在线应用，而不需要依照仿真步长，严格对应调用车能量管理策略研究吉林大学，李友坤神经网络的研究分析及改进应用安徽理工大学，赵春阳基于行驶工况辨识的混合动力客车控制策略研究吉林大学，。在线预测神经网络模型设计对于单隐含层神经网络......”。

6、“.....为保证网络训练的精度，还应确定合适的发动机和电机的功率分配问题，以期获得最佳的整车燃油经济性。与其他策略相比，全局最优策略能获得理论上最小的燃油消耗值，但其必須在工况已知的情况下，预先求出电机转矩或发动机转矩的最优控制序列，然后在仿真或实际实验中，严格对照时间步长，离线调用上述最优序列。本文首先利，经元节点数。本文研究中，通过试凑法，分别以最高网络回归值和训练准确率为目标来获得最佳的神经元节点数。通过试验，电机转矩网络预测模型选择节点数为......”。

7、“.....学习训练结果较为合理。在此基础上，建立电机转矩和传动基于神经网络和算法的能量管理策略研究论文原稿随，且整车燃油经济性提升明显，为后续进步的研究提供了依据。参考文献秦大同，赵新庆，苏岭，杨官龙插电式混合动力汽车变参数能量管理策略中国公路学报，苏岭，曾育平，秦大同插电式混合动力汽车能量管理策略研究现状和发展趋势重庆大学学报，勾华栋基于动态规划的并联混合动力同。图电机转矩值进步验证了图中中变化过程......”。

8、“.....综上所述，表明所设计的控制变量神经网络预测模型性能良好，实现了对离线最优序列的良好跟随。将末值修正至同水平后燃油消耗对比可知，本文所设计策略燃油消耗为。因此，本文选择传动比和电机转矩作为算法中的控制变量。状态变量反应汽车当前的种状态，本文选择选择蓄电池荷电状态以及传动比作为状态变量。基于神经网络和算法的能量管理策略研究论文原稿。策略仿真及结果分析本文所建立控制策略模型核心部分如图所示，将图的复杂数学模型......”。

9、“.....目前已经成为了许多专业领域种必不可少的分析工具。根据神经元连接方式不同，神经网络可分为多种结构。其中神经网络是应用较为普遍的种网络。基于神经网络和算法的能量下，决定动力系统总需求转矩的只有传动比。且根据公式可知，电机转矩和发动机转矩者在个确定的前提下另个自然确定。因此，本文选择传动比和电机转矩作为算法中的控制变量。状态变量反应汽车当前的种状态，本文选择选择蓄电池荷电状态以及传动比作为状态变量。基于神经网络和策略......”。