基于BP神经网络的汽车自动变速器最佳挡位判断方法及Matlab实现
基于BP神经网络的汽车自动变速器最佳挡位判断方法及Matlab实现
基于BP神经网络的汽车自动变速器最佳挡位判断方法是一种有效的解决方案，能够显著提高车辆的燃油效率和驾驶舒适性。本文将详细介绍该方法的研究背景、BP神经网络原理、具体实现步骤，并提供Matlab代码实现。
1. 文献来源
研究背景
在现代汽车技术中，自动变速器（Automatic Transmission，AT）通过复杂的机械和电子系统实现无间断的档位切换，提供更顺畅的驾驶体验。如何在不同工况下选择最佳挡位，是提高车辆燃油效率、驾驶舒适性和性能的关键问题。
BP神经网络简介
BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种基于梯度下降的多层前馈神经网络，广泛应用于模式识别和预测任务。BP神经网络可以学习并理解车辆运行的各种参数，如车速、发动机转速、油门深度、车辆载重等，以预测在当前条件下最合适的挡位。
研究方法
- 数据准备：
- 数据通常来自车辆的实际行驶记录，包括各种工况下的挡位选择、车速、发动机参数等。
- 数据预处理是关键步骤，包括清洗异常值、归一化处理，以便于网络学习。
- 构建BP神经网络模型：
- 模型包含输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层节点对应于输入参数，如车速、发动机转速等。
- 隐藏层用于学习复杂关系。
- 输出层则对应最佳挡位的选择。
- 网络训练：
- 通过反向传播算法，网络会不断调整权重，使得预测结果与实际挡位选择之间的误差逐渐减小。
- 训练过程中需要设置学习率、迭代次数等超参数，以平衡训练速度和模型泛化能力。
- 模型应用：
- 训练完成后，将新的车辆状态输入到网络中，即可得到最佳挡位建议。
- 这个过程可以实时进行，使自动变速器能根据车辆实时状态动态调整挡位。
研究结果
采用BP神经网络进行汽车自动变速器最佳挡位判断的研究结果表明，该方法能够准确预测在不同工况下的最佳挡位，从而提高车辆的燃油效率和驾驶舒适性。
结论
基于BP神经网络的汽车自动变速器最佳挡位判断方法是一种有效的解决方案，能够显著提高车辆的燃油效率和驾驶舒适性。该方法具有广泛的应用前景，值得进一步研究和推广。
2. 运行结果
将1，2，3，4挡的输出信号设为数字1，2，3，4取l的范围为[0,5]取alpha的范围为[0.2] 创建的神经网络为双隐层第一层隐含层的神经元数目设为5第二层隐含层的神经元的数目设为10训练函数（学习规则)设为traingda所有隐含层和输出层的激活函数都设为purelin每次循环50次，最大循环次数500次期望目标误差最小值为0.01 训练后的神经网络为net.mat 从10.5]×[0.2]中随机选取500个点和其对应作为样本属性值，再通过函数fun.m来求出其对应的目标值用这些样本点来训练神经网络
3. 参数设置
% 网络参数设置
net.layers{1}.transferFcn = 'purelin'; % 第一层隐含层的激活函数
net.layers{2}.transferFcn='purelin';%第二层隐含层的激活函数
net.layers{3}.transferFcn = 'purelin'; % 输出层的激活函数
net.trainparam.show = 50; % 每次循环50次
net.trainParam.epochs = 500; % 最大循环500次
net.trainparam.goal = 0.01; % 期望目标误差最小值
function [target]= fun(input)
%换挡之间的函数
b=[1 2 3 4];
y=@(x)(x.^3+1);
a=size(input);
target=zeros(1,a(2));
for i=1:a(2)
if input(2,i)>=y((input(1,i))-2)
target(i)=b(1);
else
if input(2,i)>=y((input(1,i))-3)
target(i)=b(2);
else
if input(2,i)>=y((input(1,i))-4)
target(i)=b(3);
else
target(i)=b(4);
end
end
end
end
end