汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及汽車技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 汽車是我國(guó)現(xiàn)代化社會(huì)中必不可少的一種高效率交通運(yùn)輸工具，其運(yùn)輸效率的高 低在很大程度上取決于汽車的動(dòng)力性。同時(shí)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，如何節(jié)約燃料，減少 能源消耗成為我國(guó)必須面臨的問(wèn)題。汽車作為消耗燃料的主體，首當(dāng)其沖面臨著降低燃油 消耗、提高燃油經(jīng)濟(jì)性的諸多技術(shù)要求。因此，在保證動(dòng)力性的前提下盡量減少汽車燃油消 耗量顯得尤為重要。
[0003] 在車輛技術(shù)狀況相同的條件下，駕駛技術(shù)高低對(duì)油料的節(jié)約影響很大，正確合理 的駕駛行為可W大大降低汽車的燃料消耗(平均油耗可減少20%-40% )。在駕駛行程中，由 于司機(jī)的一些復(fù)雜不良駕駛行為，如不良換檔駕駛(高轉(zhuǎn)低檔、低檔高速和高檔低速）、猛踩 油口、頻繁剎車、長(zhǎng)時(shí)間怠速、頻繁并線、頻繁急加(減)速和超速行駛等，而導(dǎo)致產(chǎn)生燃油利 用率降低。因此，有必要識(shí)別因不良駕駛行為產(chǎn)生的燃油經(jīng)濟(jì)性駕駛狀態(tài)和綜合評(píng)估行程 的燃油經(jīng)濟(jì)性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。
[0005] 為此，本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法，能夠有效識(shí) 別出汽車在行駛過(guò)程中的汽車燃油非經(jīng)濟(jì)性過(guò)程，根據(jù)汽車燃油非經(jīng)濟(jì)性過(guò)程對(duì)應(yīng)的汽車 行駛數(shù)據(jù)信息對(duì)汽車燃油經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)估，提升汽車駕駛體驗(yàn)。
[0006] 本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提出一種汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估裝置。
[0007] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明第一方面實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法，包 括:建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型;獲取汽車在行駛過(guò)程中的車速數(shù)據(jù)序列、瞬時(shí)油耗數(shù)據(jù)序 列，W及發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列，并根據(jù)車速數(shù)據(jù)序列獲取加速度數(shù)據(jù)序列;根據(jù)車速數(shù)據(jù)序 列、瞬時(shí)油耗數(shù)據(jù)序列、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列、加速度數(shù)據(jù)序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型，W 及模糊概率映射模型獲取燃油經(jīng)濟(jì)性概率序列;將燃油經(jīng)濟(jì)性概率序列中的每個(gè)燃油經(jīng)濟(jì) 性概率依次與預(yù)設(shè)概率闊值進(jìn)行比對(duì)，W得到比對(duì)結(jié)果;根據(jù)比對(duì)結(jié)果對(duì)汽車燃油經(jīng)濟(jì)性 進(jìn)行評(píng)估。
[000引本發(fā)明第一方面實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法，通過(guò)根據(jù)車速數(shù)據(jù)序 列、瞬時(shí)油耗數(shù)據(jù)序列、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列、加速度數(shù)據(jù)序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型，W 及模糊概率映射模型獲取燃油經(jīng)濟(jì)性概率序列，W對(duì)汽車燃油經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)估，能夠有效 識(shí)別出汽車在行駛過(guò)程中的汽車燃油非經(jīng)濟(jì)性過(guò)程，根據(jù)汽車燃油非經(jīng)濟(jì)性過(guò)程對(duì)應(yīng)的汽 車行駛數(shù)據(jù)信息對(duì)汽車燃油經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)估，提升汽車駕駛體驗(yàn)。
[0009]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明第二方面實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估裝置，包 括:建立模塊，用于建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型;第一獲取模塊，用于獲取汽車在行駛過(guò)程 中的車速數(shù)據(jù)序列、瞬時(shí)油耗數(shù)據(jù)序列，W及發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列，并根據(jù)車速數(shù)據(jù)序列獲 取加速度數(shù)據(jù)序列；第二獲取模塊，用于根據(jù)車速數(shù)據(jù)序列、瞬時(shí)油耗數(shù)據(jù)序列、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn) 速數(shù)據(jù)序列、加速度數(shù)據(jù)序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型，W及模糊概率映射模型獲取燃油經(jīng) 濟(jì)性概率序列；比對(duì)模塊，用于將所述燃油經(jīng)濟(jì)性概率序列中的每個(gè)燃油經(jīng)濟(jì)性概率依次 與預(yù)設(shè)概率闊值進(jìn)行比對(duì)，W得到比對(duì)結(jié)果;評(píng)估模塊，用于根據(jù)所述比對(duì)結(jié)果對(duì)汽車燃油 經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)估。
[0010] 本發(fā)明第二方面實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估裝置，通過(guò)根據(jù)車速數(shù)據(jù)序 列、瞬時(shí)油耗數(shù)據(jù)序列、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)序列、加速度數(shù)據(jù)序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型，W 及模糊概率映射模型獲取燃油經(jīng)濟(jì)性概率序列，W對(duì)汽車燃油經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)估，能夠有效 識(shí)別出汽車在行駛過(guò)程中的汽車燃油非經(jīng)濟(jì)性過(guò)程，根據(jù)汽車燃油非經(jīng)濟(jì)性過(guò)程對(duì)應(yīng)的汽 車行駛數(shù)據(jù)信息對(duì)汽車燃油經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)估，提升汽車駕駛體驗(yàn)。
[0011] 本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變 得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。
【附圖說(shuō)明】
[0012] 本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從下面結(jié)合附圖對(duì)實(shí)施例的描述中將變得 明顯和容易理解，其中：
[0013] 圖1是本發(fā)明一實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法的流程示意圖；
[0014] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖；
[0015] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型示意圖；
[0016] 圖4是本發(fā)明另一實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法的流程示意圖；
[0017] 圖5a是本發(fā)明實(shí)施例中汽車在行駛過(guò)程中的汽車燃油非經(jīng)濟(jì)性過(guò)程的行程片段 示意圖；
[0018] 圖5b是本發(fā)明實(shí)施例中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的燃油經(jīng)濟(jì)性指數(shù)與當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)里程的對(duì)應(yīng) 關(guān)系示意圖；
[0019] 圖5c是本發(fā)明實(shí)施例中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的速度與當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)里程的對(duì)應(yīng)關(guān)系示意圖；
[0020] 圖6是本發(fā)明另一實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0021] 圖7是本發(fā)明另一實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022] 下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終 相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過(guò)參考附 圖描述的實(shí)施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。相反，本 發(fā)明的實(shí)施例包括落入所附加權(quán)利要求書(shū)的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同 物。
[0023] 圖1是本發(fā)明一實(shí)施例提出的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法的流程示意圖，該汽車 燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法包括：
[0024] SlOl:建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型。
[0025] 在本發(fā)明的實(shí)施例中，對(duì)于適用于云服務(wù)器計(jì)算的汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法， 為了提高回歸分析模型計(jì)算精度，需選擇一個(gè)從理論上可W逼近任何函數(shù)的回歸分析模 型，而基于線性輸出的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)很好的選擇。
[0026] 因此，在本發(fā)明的實(shí)施例中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型使用基于線性輸出的BP (Back Propagation)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0027] BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存膽大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前掲示描述運(yùn)種映射 關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。
[00%] BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層Q叩Ut)、隱藏層化idden layer)和輸出 層（output layer)。
[0029] 基于線性輸出的BP前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是它的激勵(lì)函數(shù)是線 性函數(shù)，其包含輸入層、隱藏層和輸出層。
[0030] 如圖2所示，為本發(fā)明實(shí)施例中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖，包括輸入層21、 隱藏層22, W及輸出層23。
[0031 ] 基于線性輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程如下：
[003^ (1)、根據(jù)輸入輸出序列(X=[xi，x2, . . .，Xn]T,Y=[yi，y2, . . .，ym]T)確定基于線性 輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)n、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)1、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)m。
[0033] 其中，隨機(jī)初始化輸入層與隱藏層的連接權(quán)值為化（1 y如，1 y。）、隱藏層與 輸出層的連接權(quán)值為扣k(l含j含1，1含k含m)，初始化隱藏層各神經(jīng)元的闊值為a^j = l， 2,…，1),輸出層各神經(jīng)兀闊值為bk化二1,2,…,m)。
[0034] 進(jìn)一步自動(dòng)篩選學(xué)習(xí)率n，神經(jīng)元激勵(lì)函數(shù)為線性函數(shù)f(x) = co+cx，本發(fā)明實(shí)施 例的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型中CO = 0，C = 1，n，m，1的取值為1~N，N為正整數(shù)；
[0035] (2)、根據(jù)輸入向量X，輸入層與隱藏層間的連接權(quán)值au及隱藏層闊值aj，可得隱藏 層輸出為：
[0037] 其中，f(x)為隱藏層激勵(lì)函數(shù)，n，l的取值為1~N，N為正整數(shù)；
[0038] (3)、根據(jù)隱藏層輸出11^^' = 1，2^..，1)，隱藏層與輸出層的連接權(quán)值0化和輸出層 各神經(jīng)元闊值bk，可得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出為：
[0040] 其中，m，l的取值為1~N，N為正整數(shù)。
[0041] (4)、根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出Ok和期望輸出yk，可得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差為：
[0042] ek = 〇k-yk,k = l ,2, ??? ,m；
[00創(chuàng) （5)、根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差e逗新BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值化和帖，即
[0045] Pjk^Pjk+nhjek，j = l ,2,
=
[0046] 其中，n為學(xué)習(xí)率，n，m，l的取值為I~N，N為正整數(shù)；
[0047] (6)、根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差ek更新網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)闊值a^^k，即 巧
[004引。^。+ 所(1 -々/ 運(yùn)八二 I' 2,…山
[0049] bk戶bk+ek，k二1，2,...，m;
[(K)日0]其中，m，l的取值為1~N，N為正整數(shù)；
[0化1] (7)、判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差和是否小于設(shè)置闊值或當(dāng)前訓(xùn)練次數(shù)是否超過(guò) k=l 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練最大次數(shù)，若是則結(jié)束訓(xùn)練，否則，重復(fù)執(zhí)行步驟(2)。
[0052] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型示意圖，利用基于線性輸出的BP前 饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)燃油經(jīng)濟(jì)性觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)(xii，xi2,…，xin;yi)，i = l，2,…，N，n的取值為1~ N，N為正整數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型，如圖3所示。
[0053] 汽車燃油經(jīng)濟(jì)性是汽車性能和駕駛員駕駛能力的一個(gè)重要的評(píng)價(jià)指標(biāo)，現(xiàn)有技術(shù) 中，汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估方法主要是通過(guò)行駛試驗(yàn)法、等速油耗試驗(yàn)法等，均是在消除了 道路、天氣等自然條件的影響下評(píng)估汽車燃油經(jīng)濟(jì)性，而并不通過(guò)駕駛員的實(shí)際駕駛操作 方面來(lái)評(píng)估汽車燃油經(jīng)濟(jì)性。
[0054] 而本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)根據(jù)車速數(shù)據(jù)序列、瞬時(shí)油耗數(shù)據(jù)序列、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù) 序列、加速度數(shù)據(jù)序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型，W及模糊概率映射模型獲取燃油經(jīng)濟(jì)性概 率序列，W對(duì)汽車燃油經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)估，能夠有效識(shí)別出汽車在行駛過(guò)程中的汽車燃油非 經(jīng)濟(jì)性過(guò)程。
[0055] 可選地，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型，包括：
[0056] 獲取車速樣本數(shù)據(jù)、瞬時(shí)油耗樣本數(shù)據(jù)，W及發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速樣本數(shù)據(jù)，并根據(jù)車速樣 本數(shù)據(jù)獲取加速度樣本數(shù)據(jù)，其中，車速樣本數(shù)據(jù)、瞬時(shí)油耗樣本數(shù)據(jù)，W及發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速樣 本數(shù)據(jù)均帶有燃油經(jīng)濟(jì)性指數(shù);根據(jù)車速樣本數(shù)據(jù)、瞬時(shí)油耗樣本數(shù)據(jù)、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速樣本數(shù) 據(jù)，W及加速度樣本數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸計(jì)算模型。
[0057] S102:獲取汽車在行駛過(guò)程中的車速數(shù)據(jù)序列、瞬時(shí)油耗數(shù)據(jù)序列，W及發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn) 速數(shù)據(jù)序列，并根據(jù)車速數(shù)據(jù)序列獲取加速度數(shù)據(jù)序列。
[0058] 其中，車速數(shù)據(jù)序列中包含汽車在行駛過(guò)程中的n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的車速數(shù)據(jù)，瞬時(shí)油耗 數(shù)據(jù)序列包含汽車在行駛過(guò)程中的n個(gè)時(shí)