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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明一种基于LSTM神经网络的汽车载重估计方法，属于汽车控制领域及交通信息处理技术领域；包括以下步骤：S1，获取车辆行驶过程中的动力学信息；S2，对所述步骤S1采集得到动力学信息数据进行去噪和归一化处理，并划分为训练集和测试集；S3，构建基于车辆纵向动力学模型的LSTM神经网络模型；S4，将训练集输入所述LSTM神经网络模型中，采用梯度下降算法进行训练；S5，在应用条件下，将车辆实时动力学信息输入训练好的LSTM神经网络模型，得到当前采样时刻车辆载重估计值本发明与现有技术相比，本发明具有适用范围广、成本低等优点。
主权项：1.一种基于LSTM神经网络的汽车载重估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取车辆行驶过程中的动力学信息；步骤S2，对所述步骤S1采集得到的动力学信息数据进行去噪和归一化，并划分为训练集和测试集；步骤S3，构建基于车辆纵向动力学模型的LongShort-TermMemoryLSTM神经网络模型；步骤S4，将训练集输入所述LSTM神经网络模型中，采用梯度下降算法对所述LSTM神经网络模型进行训练；步骤S5，在应用条件下，将车辆实时动力学信息输入训练好的LSTM神经网络模型，得到当前采样时刻车辆载重估计值
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于LSTM神经网络的汽车载重估计方法
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