纯电动汽车续驶里程RBF神经网络预测算法的研究
纯电动汽车续驶里程RBF神经网络预测算法的研究【摘要】:随着全球气候环境的恶化,近年来,世界范围内有关机动车节能减排问题及其解决方法的研讨颇为热烈,其中推广新能源汽车是当前最为认可
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP183;U469.72
【目录】:
- 致谢5-6
- 中文摘要6-7
- ABSTRACT7-10
- 1 引言10-18
- 1.1 研究背景10-12
- 1.1.1 电动汽车发展趋势10
- 1.1.2 电动汽车分类10-12
- 1.1.3 纯电动车优点12
- 1.2 国内外研究综述12-15
- 1.3 本文研究内容15-16
- 1.4 本章小结16-18
- 2 纯电动公交运营监控系统总体设计18-25
- 2.1 系统架构设计18-19
- 2.2 数据库设计19-22
- 2.2.1 结构设计19-20
- 2.2.2 功能设计20-22
- 2.3 通信协议设计22-24
- 2.4 本章小结24-25
- 3 电动汽车数据管理系统和GIS监控系统设计25-44
- 3.1 电动汽车数据管理系统设计25-35
- 3.1.1 设计原理25-26
- 3.1.2 子功能模块设计26-35
- 3.2 电动汽车GIS监控系统设计35-42
- 3.2.1 设计原理35-37
- 3.2.2 子功能模块设计37-42
- 3.3 本章小结42-44
- 4 纯电动公交运营数据处理与分析44-60
- 4.1 纯电动公交车载电池数据的处理44-48
- 4.1.1 异常数据检查与处理44-45
- 4.1.2 数据完整性处理45
- 4.1.3 电池放电数据分类处理45-46
- 4.1.4 数据处理算法设计与实现46-48
- 4.2 纯电动公交运营数据分析48-58
- 4.2.1 车载电池工作影响因素49-51
- 4.2.2 广州亚运会纯电动公交车载锂电池介绍51
- 4.2.3 纯电动公交续驶里程与电池参数关系51-58
- 4.3 纯电动公交车续驶里程影响因素58-59
- 4.4 本章小结59-60
- 5 基于RBF神经网络的电动公交续驶里程预测60-74
- 5.1 RBF原理介绍60-62
- 5.1.1 人工神经网络60-61
- 5.1.2 RBF神经网络61-62
- 5.2 续驶里程预测模型62-67
- 5.2.1 数据的变换处理62-63
- 5.2.2 神经网络结构设计63-65
- 5.2.3 RBF神经网络学习算法65-67
- 5.3 实证分析67-73
- 5.4 本章小结73-74
- 6 总结与展望74-76
- 参考文献76-79
- 附录A79-87
- 作者简历87-89
- 附件89
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