Dynamic Traffic Prediction-Based Energy Management of Connected Plug-In Hybrid Electric Vehicles with Long Short-Term State of Charge Planning
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle electrification, automation, and connectivity in today's transportation require significant efforts in control design to meet conflicting goals of energy efficiency, traffic safety, as well as comfort. The rapid development of intelligent transportation systems (ITS) and the rapid growth of connectivity technologies enable vehicles to receive more information about traffic conditions, which provides a reliable solution for the energy management of plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs). This article proposes a predictive energy management strategy (EMS) for connected PHEV based on real-time dynamic traffic prediction. First, the future traffic information is predicted by establishing a wavelet neural network (WNN). Thus, the global driving condition can be predicted. Then, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the parameters of WNN to plan a global battery state-of-charge (SOC) reference. Second, a long short-term memory-based velocity predictor is proposed for the predictive EMS, by planning SOC over a prediction horizon based on the global SOC reference. Finally, the performance of the proposed EMS with WNN and PSO-WNN is verified by the actual traffic data. The results show that it can improve the fuel economy by 17.57% and 28.19%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».