基于 RBF 神经网络的车速预测模型及其在混动汽车能量管理中的应用
一、引言
随着汽车工业的快速发展，混合动力汽车因其高效、环保的特性受到了广泛关注。混动汽车的能量管
理是提高其性能和续航能力的重要手段。其中，车速预测作为能量管理的重要一环，对于提升混动汽
车的驾驶体验和能源效率具有重要意义。本文将介绍一种基于 RBF 神经网络的车速预测模型，并探讨
其在混动汽车能量管理中的应用。
二、RBF 神经网络车速预测模型
1. 模型概述
RBF 神经网络是一种有效的神经网络模型，能够根据历史车速信息，预测未来预测时域内的车速信息
。该模型通过训练工况下的数据学习，建立车速与时间、路况等影响因素之间的非线性关系，从而实
现对未来车速的准确预测。
2. 所需数据
模型训练和测试需要两类数据：训练工况数据和测试工况数据。训练工况数据通常以.mat 格式存储
，包含了与想要预测的工况类似的历史车速信息和其他相关数据。测试工况数据则是用来验证模型预
测准确性的实际车速信息。
三、模型训练与测试
在获得所需的数据后，我们可以使用 REF 预测主程序进行模型的训练和测试。这个程序主要适用于
MPC（模型预测控制）或其基于 MPC 的能量管理策略的车速预测部分。通过不断调整神经网络的参数
，使模型能够更好地拟合历史车速数据。在完成训练后，我们可以使用测试工况数据来评估模型的预
测性能。
四、模型应用与拓展
1. 混动汽车能量管理
根据预测的车速信息，我们可以对混动汽车的能量管理进行优化。例如，在预测到车辆将面临减速或
停车的情况时，可以提前调整发动机和电动机的工作状态，以实现能量的高效利用。这不仅有助于提
高混动汽车的续航能力，还能提升驾驶体验。
2. 其他时序预测类应用
