10.3969/j.issn.1009-0134.2023.03.027
果蝇优化BP神经网络路面附着系数估计
在利用BP神经网络进行路面附着估计时,存在收敛速度慢和易于陷入局部最优解等问题.为此,提出一种基于果蝇算法(Fruit Flying Optimization Algorithm FOA)对BP神经网络进行改进并给出算法的流程.建立路面附着系数估计BP神经网络模型,将果蝇算法引入到BP神经网络,对网络的初始权值与阈值进行优化,以增强网络的全局寻优能力.利用Carsim软件获取的样本数据对网络进行训练,并与MATLAB/Simulink软件搭建联合动态仿真模型,对比实验结果表明:基于FOA优化BP神经网络的路面附着系数估计方法不受车辆模型精度的影响,定性估计精度高,能有效提高估计值的精度和稳定性.
路面附着系数、BP神经网络、状态估计、果蝇算法
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U461.6(汽车工程)
国家自然科学基金;江西教育厅科技重点项目
2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
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