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基于AR模型及MLR模型的汽车行驶姿态预测
被引量:
2
1
作者
穆桂脂
《山东农业大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2014年第2期204-209,共6页
运用自回归(AR)建模预测方法及多层递阶(MLR)建模预测方法对汽车行驶姿态进行预测。在详细分析了两种的建模预测方法的基础上,以汽车的侧倾角速度预测为例讨论了两种建模预测方法在汽车行驶姿态预测中的应用。结果显示AR建模预测方法有...
运用自回归(AR)建模预测方法及多层递阶(MLR)建模预测方法对汽车行驶姿态进行预测。在详细分析了两种的建模预测方法的基础上,以汽车的侧倾角速度预测为例讨论了两种建模预测方法在汽车行驶姿态预测中的应用。结果显示AR建模预测方法有一定的预测效果,1 s预测平均相对误差为10.56%,MLR建模预测方法由于充分考虑到了汽车运动的时变性和非线性特性,其预测效果更佳,1 s及2 s的预测精度分别比AR建模预测法提高6.44%和7.09%。
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关键词
汽车行驶姿态
预测
AR模型
MLR模型
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职称材料
题名
基于AR模型及MLR模型的汽车行驶姿态预测
被引量:
2
1
作者
穆桂脂
机构
山东农业大学机械与电子工程学院
出处
《山东农业大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2014年第2期204-209,共6页
基金
山东现代农业产业技术体系创新团队岗位专家资助项目(编号2013~2015)
文摘
运用自回归(AR)建模预测方法及多层递阶(MLR)建模预测方法对汽车行驶姿态进行预测。在详细分析了两种的建模预测方法的基础上,以汽车的侧倾角速度预测为例讨论了两种建模预测方法在汽车行驶姿态预测中的应用。结果显示AR建模预测方法有一定的预测效果,1 s预测平均相对误差为10.56%,MLR建模预测方法由于充分考虑到了汽车运动的时变性和非线性特性,其预测效果更佳,1 s及2 s的预测精度分别比AR建模预测法提高6.44%和7.09%。
关键词
汽车行驶姿态
预测
AR模型
MLR模型
Keywords
vehicle
driving
posture
forecast
auto-regressive
model
multi-level
recursive
model
分类号
U463.53 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AR模型及MLR模型的汽车行驶姿态预测
穆桂脂
《山东农业大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2014
2
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