| 基于支持向量机的道路坡度实时预测方法试验 |
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| 引用本文： | 张小龙,陈 彬,宋 健,潘 登.基于支持向量机的道路坡度实时预测方法试验[J].农业机械学报,2014,45(11):14-19. |
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| 作者姓名： | 张小龙 陈 彬 宋 健 潘 登 |
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| 作者单位： | 安徽农业大学;安徽农业大学;清华大学;安徽农业大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51105001）和汽车安全与节能国家重点实验室开放基金资助项目（KF14022） |
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| 摘 要： | 道路坡度预测是汽车ABS、AMT、混合动力汽车扭矩分配等实时控制的关键技术。提出一种基于支持向量机(SVM)的道路坡度实时预测方法,输入参数为发动机转速、输出扭矩、纵向车速和纵向加速度,均从控制器CAN网络中实时提取。分别构建实车道路试验系统和Car Sim仿真平台,通过系统试验分别得到的样本对SVM模型进行学习和泛化能力测试。结果表明:Car Sim试验数据建立的SVM模型预测平方相关系数达到0.99,实车试验数据建立的SVM模型预测平方相关系数在0.9左右,二者差异的主要原因是实车试验GPS方法获取道路坡度信息时叠加了不易消除的车体俯仰角的影响。基于Lab VIEW编程将实车试验SVM模型导入虚拟仪器PXIe实时控制器中,其预测一个点的耗时等效到汽车电控ECU单片机为1.33 ms,完全满足实时控制要求。证明所提出道路坡度预测方法是有效、可行的。
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| 关 键 词： | 道路坡度 实时预测 道路试验 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2014/5/26 0:00:00 |
Experimental Research on Real-time Prediction Method for Road Slope Based on Support Vector Machine |
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| Zhang Xiaolong,Chen Bin,Song Jian and Pan Deng.Experimental Research on Real-time Prediction Method for Road Slope Based on Support Vector Machine[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2014,45(11):14-19. |
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| Authors: | Zhang Xiaolong Chen Bin Song Jian and Pan Deng |
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| Institution: | Anhui Agricultural University;Anhui Agricultural University;Tsinghua University;Anhui Agricultural University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Road slope Real-time prediction Roadway test Support vector machine |
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