基于模糊神经网络的客运车辆节能评价方法研究

【摘要】： 随着经济的迅猛发展,全国石油消费总量与道路运输车辆汽、柴油消耗量均逐年增加,但是我国针对车辆燃油经济性评价主要是集中在车辆本身技术性能的考核上,道路运输企业的车辆燃油经济性评价尚处于空白状态,也就是说在车辆使用层面评价其燃油经济性的标准、方法尚不健全。 鉴于以上问题,本文提出基于模糊神经网络的节能评价方法,对客运企业车辆节能进行评价,从而在汽车运用方面实现节约能源消耗。在本文中首先根据指标选取的原则和各节能指标的特点选取评价指标,建立客运企业车辆节能评价指标体系。然后分析了模糊理论和BP神经网络的特点以及其他各种综合评价方法的特点,总结归纳出模糊神经网络方法的优点。最后,基于以上的分析和研究,建立基于模糊神经网络的评价方法模型,其计算过程用Matlab编程实现,并对评价结果进行分析和验证。 【关键词】：模糊神经网络 客运车辆 节能评价
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：U471.23
【目录】：

• 提要4-7
• 第1章 绪论7-19
• 1.1 论文研究背景及意义7-13
• 1.1.1 道路运输企业能源消耗现状7-12
• 1.1.2 论文的研究意义12-13
• 1.2 国内外道路运输企业节能评价现状13-17
• 1.2.1 国外道路企业节能评价现状13-17
• 1.2.2 国内道路运输企业节能评价现状17
• 1.3 论文的主要研究内容17-19
• 第2章 节能评价方法分析19-35
• 2.1 模糊理论基础19-24
• 2.1.1 模糊数学基础19-22
• 2.1.2 模糊关系22-24
• 2.2 人工神经网络24-29
• 2.2.1 神经网络的特征24-25
• 2.2.2 神经网络的结构25-27
• 2.2.3 BP 网络的学习方法27-29
• 2.3 模糊神经网络的特点29-31
• 2.4 其他评价方法31-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第3章 客运车辆节能评价指标的确定35-46
• 3.1 运输能耗的影响因素35
• 3.2 评价指标选取原则35-37
• 3.3 评价指标的选取37-41
• 3.3.1 调查指标37-38
• 3.3.2 推算指标38-41
• 3.4 评价指标体系的建立41-42
• 3.5 评价指标的量化42-43
• 3.6 样本车辆的确定43-45
• 3.7 本章小结45-46
• 第4章 基于模糊神经网络的评价方法研究46-61
• 4.1 基于模糊神经网络的评价方法46-50
• 4.1.1 基于模糊神经网络的评价模型建立46-49
• 4.1.2 评价系统的软件实现49-50
• 4.2 实例分析50-59
• 4.2.1 BP 神经网络结构的设计50-51
• 4.2.2 训练样本的生成51-56
• 4.2.3 输入数据的处理56-57
• 4.2.4 BP 神经网络训练过程57-59
• 4.2.5 评价结果59
• 4.3 本章小结59-61
• 第5章 总结与展望61-63
• 5.1 总结61
• 5.2 展望61-63
• 参考文献63-66
• 致谢66-67
• 摘要67-69
• Abstract69-71
• 导师及作者简介71

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