基于灰关联分析的GA-BP神经网络在汽车油耗估算中的应用

发布时间：2018-12-08 20:24

【摘要】：从设计参数特征入手分析影响汽车油耗的因素,利用灰关联分析方法,解析了各设计参数对汽车油耗的影响程度,选择其中灰关联度较大的设计参数作为输入数据,综合工况油耗作为输出数据,构建6-5-1层结构的BP神经网络预测模型,并利用遗传算法获得优化后的BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络得到最优值,最后以国内市场340款汽车作为研究样本,进行有效性验证.研究结果表明,模型利用灰关联分析获得影响汽车油耗的主要因素,简化了网络结构;与优化前的BP神经网络相比,具有更高的预测精度和可靠性.
[Abstract]:Based on the characteristics of design parameters, the factors affecting automobile fuel consumption are analyzed. The degree of influence of each design parameter on automobile fuel consumption is analyzed by using grey correlation analysis method, and the design parameters with high grey correlation degree are selected as input data. The BP neural network prediction model with 6-5-1 layer structure is constructed by synthesizing the fuel consumption as the output data, and the weight and threshold of the optimized BP neural network are obtained by using genetic algorithm, and then the optimal value is obtained by training the BP neural network. Finally, 340 models of domestic market are used as research samples to verify their effectiveness. The results show that the main factors affecting automobile fuel consumption are obtained by grey correlation analysis, and the network structure is simplified. Compared with the BP neural network before optimization, the model has higher prediction accuracy and reliability.
【作者单位】： 湖南商学院会计学院;中南大学商学院;长沙学院经济管理系;
【基金】：国家自然科学基金(71172101) 湖南省教育厅重点资助项目(14A017) 湖南省社科基金(湘哲社领[2011]12) 长沙市科技计划项目(k1407037-41)
【分类号】：U461.8;U471.23;TP183

【参考文献】

相关期刊论文 前8条

1 姜平;石琴;;基于行驶工况特征的汽车燃油消耗的预测[J];汽车工程;2014年06期

2 杨凯;周晓艳;;汽车行驶油耗影响因素分析及对策[J];农业与技术;2012年08期

3 张红;姜潮;闫晓磊;王述建;;基于灰色理论的轿车复杂路况油耗影响因素优势顺序研究[J];中国机械工程;2012年16期

4 石黎;;基于结构熵权—灰关联的绿色供货商评价与选择研究[J];计算机应用研究;2012年03期

5 李松;刘力军;解永乐;;遗传算法优化BP神经网络的短时交通流混沌预测[J];控制与决策;2011年10期

6 范例;司利增;;影响汽车油耗的因素分析[J];农业技术与装备;2010年04期

7 隗海林;王劲松;王云鹏;俄文娟;高磊;;基于城市道路工况的汽车燃油消耗模型[J];吉林大学学报(工学版);2009年05期

8 姚志良;马永亮;贺克斌;霍红;郭涛;;宁波市实际道路下汽车排放特征的研究[J];环境科学学报;2006年08期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 陈里里;郝亚如;;基于遗传支持向量机的摄像机标定方法研究[J];激光杂志;2016年05期

2 卢敦陆;张歆奕;;基于改进神经网络的无线网络流量预测[J];现代电子技术;2016年10期

3 寇茜茜;何希平;;基于RBM的神经网络时间序列预测[J];数学的实践与认识;2016年09期

4 程晓娟;韩庆兰;全春光;;基于灰关联分析的GA-BP神经网络在汽车油耗估算中的应用[J];数学的实践与认识;2016年08期

5 黄文明;徐双双;邓珍荣;雷茜茜;;改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测[J];计算机工程与科学;2016年04期

6 郭彬;;基于空燃比的汽车燃油消耗快速检测方法[J];武汉大学学报(工学版);2016年02期

7 翁nf元;单杏花;;基于EEMD-GA-BP的组合客流预测算法研究[J];铁路计算机应用;2016年03期

8 王炳萱;李国勇;王艳晖;;基于LM-PSO算法和BP神经网络的非线性预测控制[J];太原理工大学学报;2016年02期

9 徐庆增;杨美艳;;拥塞车流区疏散优化模型仿真研究[J];计算机仿真;2016年03期

10 贾志杰;刘凡;甘德刚;;高斯改进和声搜索FLFNN无源电子元件信号检测[J];电子技术应用;2016年03期

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 张金武;石琴;朱俊虎;;基于车辆行驶特征的燃油消耗分析[J];科技传播;2011年11期

2 李德庆;李春芳;向钰;;层次分析法在绿色供应商评价与选择中的应用研究[J];昆明理工大学学报(社会科学版);2011年02期

3 罗新星;彭素华;;绿色供应链中基于AHP和TOPSIS的供应商评价与选择研究[J];软科学;2011年02期

4 牛鸿蕾;;江苏产业结构与经济增长的动态关系研究——基于灰色关联模型[J];技术经济与管理研究;2010年06期

5 程启月;;评测指标权重确定的结构熵权法[J];系统工程理论与实践;2010年07期

6 金红;曹宏深;魏巍;;汽车覆盖件冲压成形灰色关联选材法研究[J];材料科学与工艺;2010年03期

7 詹樟松;余训;蒋树徽;刘丙军;徐小刚;闵龙;乔艳军;石皓天;;长安C10节能环保小型汽油机开发与研究[J];内燃机学报;2010年01期

8 李智安;;减少汽车油耗的几点思考[J];福建工程学院学报;2009年06期

9 李松;刘力军;郭海玲;;短时交通流混沌预测方法的比较[J];系统工程;2009年09期

10 隗海林;王劲松;王云鹏;俄文娟;高磊;;基于城市道路工况的汽车燃油消耗模型[J];吉林大学学报(工学版);2009年05期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 王振华;美国提出新的汽车油耗标准[J];科技资讯;2005年25期

2 ;政府公布汽车油耗具有积极意义[J];节能与环保;2006年12期

3 ;美国政府公布更严格汽车油耗标准[J];交通标准化;2010年10期

4 ;汽车油耗标准及相关配套政策研讨会在海南召开[J];交通标准化;2011年Z2期

5 白石;;汽车油耗为何冬季比夏季高[J];汽车运用;2012年03期

6 庄仲达;白二朋;;影响汽车油耗的因素及降低油耗的对策[J];科协论坛(下半月);2012年03期

7 陈建明;;汽车油耗的检测和处理[J];价值工程;2012年19期

8 孙家凯;;国外的汽车油耗法规(简介)[J];长安大学学报(自然科学版);1981年03期

9 朵朵;;为什么汽车油耗偏高[J];科普天地(资讯版);2008年08期

10 小冰;汽车油耗 都是说明书惹的祸?[J];商业时代;2004年34期

相关会议论文 前3条

1 李朝阳;;影响汽车油耗的因素[A];第五届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集[C];2008年

2 付百学;胡胜海;;基于碳平衡法的汽车油耗智能测试技术[A];全国农村清洁能源与低碳技术学术研讨会论文集[C];2011年

3 王子英;;汽车油耗法规和发动机技术的现状及发展趋势[A];重庆汽车工程学会2008年学术会议论文集[C];2008年

相关重要报纸文章 前10条

1 宋时飞;汽车油耗为何难降[N];中国经济导报;2014年

2 葛秋芳;荷兰科学家开发出可减少汽车油耗软件[N];中国石油报;2007年

3 左前;降低汽车油耗五法[N];中国消费者报;2004年

4 南辰;政府公布汽车油耗旨在淘汰落后产能[N];中国改革报;2007年

5 记者　 张翼;国家发改委首次公布汽车油耗数据[N];光明日报;2006年

6 记者　丁国元;我国政府首次公布汽车油耗数据[N];工人日报;2006年

7 贾新光;汽车油耗造假暴露出更多问题[N];北京商报;2014年

8 CUBN 记者 周洪博;汽车油耗新政5月1日执行[N];中国联合商报;2013年

9 陈昌成;吉奥汽车油耗“第三方”测试提上日程[N];科技日报;2008年

10 特约记者 孙丹平;汽车油耗将受限制[N];大众科技报;2004年

相关博士学位论文 前1条

1 隗寒冰;重度混合动力汽车油耗和排放综合控制策略研究[D];重庆大学;2012年

相关硕士学位论文 前5条

1 付百学;汽车油耗智能检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2007年

2 孙新城;汽车油耗测试系统的研究与开发[D];西北农林科技大学;2007年

3 彭勃;高速公路汽车油耗模型研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

4 刘斌;高速公路对汽车油耗及大气环境的影响分析[D];哈尔滨工业大学;2008年

5 王扬;基于简易工况法的汽车油耗研究[D];吉林大学;2010年

，

本文编号：2368950