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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了一种基于数据外推和神经网络的电驱动总成效率评价方法，包括：采集电动汽车的用户工况点样本数据；基于核密度估计方法，结合用户工况点样本数据估计用户工况点的概率密度函数；基于马尔科夫链蒙特卡洛采样方法，结合用户工况点的概率密度函数将用户工况点外推到目标里程，预测得到用户全寿命里程下的用户工况点分布；将用户全寿命里程下的用户工况点输入基于神经网络构建的效率预测模型中，输出每个用户工况点对应的电驱动总成效率预测值；根据各个用户工况点及其对应的预测电驱动总成效率实现电驱动总成的效率评价。本发明能够提高电驱动总成效率评价的准确性和全面性。
主权项：1.基于数据外推和神经网络的电驱动总成效率评价方法，其特征在于，包括：S1：采集电动汽车的用户工况点样本数据；S2：基于核密度估计方法，结合用户工况点样本数据估计用户工况点的概率密度函数；S3：基于马尔科夫链蒙特卡洛采样方法，结合用户工况点的概率密度函数将用户工况点外推到目标里程，预测得到用户全寿命里程下的用户工况点分布；S4：将用户全寿命里程下的用户工况点输入基于神经网络构建的效率预测模型中，输出每个用户工况点对应的电驱动总成效率预测值；S5：根据各个用户工况点及对应的电驱动总成效率预测值实现电驱动总成的效率评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于数据外推和神经网络的电驱动总成效率评价方法
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