基于BP及其优化神经网络的双电机多挡AMT挡位决策研究

简介

针对传统BP神经网络挡位决策存在的不足,利用三参数换挡规律进行算法和参数优化,得到优化后的BP神经网络。以纯电动汽车双电机多挡AMT为对象,采集试验数据,构建优化前后的神经网络,进行训练和仿真分析。对训练过程的分析说明,优化后的神经网络具有更快的学习速度;对训练后相应模型的仿真分析说明,优化后的神经网络挡位决策模型具有更高的精度。经过优化后的参数可为相应的理论研究提供参考。