文章摘要:为在节能车比赛中预测加速点位置并提醒车手，利用CarSim软件建立原型车模型开展仿真，将仿真数据用于反向传播（BP）神经网络训练，并通过实车数据进行验证，建立了原型车全工况BP神经网络降速预测模型，实现了不同工况下原型车降速规律和加速点位置的预测，并结合车载设备通过声光提醒辅助车手操作。实车试验结果表明，该模型平均提前5.15 s预测加速点位置，辅助实现了单次平均4.07%的燃油消耗量下降。

文章关键词:节能车,降速模型,反向传播神经网络,

项目基金:国家级大学生创新创业训练计划项目（G202019002）,

论文作者:吴展骞 吴闯 赵治国 

作者单位:同济大学 

论文DOI: 10.19620/j.cnki.1000-3703.20210474

论文分类号: U467

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