基于BP的车载空调制氧控制方法、系统、介质和产品
技术特征:
1.一种基于bp的车载空调制氧控制方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的一种基于bp的车载空调制氧控制方法,其特征在于,其中,根据影响汽车座舱内温度变化和氧气浓度变化的多种因素,构建神经网络模型,具体包括:
3.根据权利要求1或2所述的一种基于bp的车载空调制氧控制方法,其特征在于,其中,依据温度传感数据和氧浓度传感数据作为训练样本,对所述神经网络模型进行训练,具体包括:
4.根据权利要求3所述的一种基于bp的车载空调制氧控制方法,其特征在于,其中,输入层向隐藏层计算包括:
5.根据权利要求4所述的一种基于bp的车载空调制氧控制方法,其特征在于,其中,隐藏层向输出层计算包括:
6.根据权利要求5所述的一种基于bp的车载空调制氧控制方法,其特征在于,其中,采用梯度下降法调整初始权重值wjk和wij,公式如下:
7.根据权利要求6所述的一种基于bp的车载空调制氧控制方法,其特征在于,其中,根据所述当前温度数据和所述当前氧浓度数据,控制所述车载空调制氧,包括:
8.一种基于bp的车载空调制氧控制系统,其特征在于,包括:
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述的控制方法。
10.一种计算机程序产品,包括计算机程序或指令,所述计算机程序或指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述的控制方法。
技术总结
一种基于BP的车载空调制氧控制方法、系统、介质和产品。控制方法,包括:根据影响汽车座舱内温度变化和氧气浓度变化的多种因素,构建神经网络模型;获取汽车座舱内的温度传感数据和氧浓度传感数据,并依此作为训练样本对神经网络模型进行训练;采集影响汽车座舱内温度变化和氧气浓度变化的多种因素的对应数据,将对应数据输入训练好的神经网络模型,计算得出汽车座舱内的当前温度数据和当前氧浓度数据;根据当前温度数据和当前氧浓度数据,控制车载空调和制氧工作。本发明不仅能够使制氧过程与空调过程协同进行,相互配合,还能将车载空调与车载制氧机一体化设计,占用空间更少,更加能够进一步基于神经网络节省座舱能耗,提升车辆在高低温环境下的续驶里程,保障乘坐人员的驾驶体验。
技术研发人员:朱波,潘禹宏
受保护的技术使用者:合肥工业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/26
文档序号 :
【 40126671 】
技术研发人员:朱波,潘禹宏
技术所有人:合肥工业大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
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技术所有人:合肥工业大学
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