基于神经网络的重型柴油车油耗预测研究

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【摘要】为建立准确的重型柴油车油耗预测模型，使用重型柴油车实际道路行驶数据集，利用皮尔逊相关系数计算了不同因素与油耗的相关性，选取与油耗相关性较强的7个因素，利用反向传播（BP）神经网络、长短时记忆（LSTM）神经网络分别建立重型柴油车油耗预测模型。对不同行驶路段的预测结果表明，BP神经网络对各路段油耗的预测准确性存在很大差异，模型泛化能力差，LSTM神经网络模型对各路段的预测均十分准确，模型泛化能力强。（剩余8309字）

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