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题名基于物联网的电动汽车智能充电监控系统设计
被引量：4
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作者
任飞
许丽冰
杨光
韩林
于翔海
胡爱平
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机构
南京工程学院机械工程学院
中科院脑科学与智能技术卓越创新中心
南京超控电子科技有限公司
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出处
《长沙航空职业技术学院学报》
2020年第4期78-81,共4页
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基金
2020年南京工程学院大学生科技创新基金项目"自适应特征提取的功率变换系统故障诊断技术"(编号:TB202017030)阶段性研究成果。
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文摘
随着新能源市场竞争日益加剧,配套充电系统是否完善已成为影响客户选择的重要因素之一。因此,优化电动汽车配套充电系统具有十分重要意义。物联网作为新兴发展理念和趋势,可在一定程度上优化电动汽车充电控制,提升用户体验,增强市场核心竞争力。以智能充电系统总体设计框架为基础,分析了监控系统中各项关键技术,建立基于物联网的嵌入式开发环境,实现了智能充电监控系统PC端、手机端远程检测温度、电量和远程控制等功能。基于物联网的电动汽车智能充电监控系统设计进一步增强了电动汽车市场竞争力,增加用户粘度,为企业提供了新思路。
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关键词
物联网
电动汽车充电
监控系统
远程控制
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Keywords
Internet of things
electric vehicle charging
monitoring system
remote control
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进径向基函数神经网络的交通出行选择策略分析
被引量：3
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作者
任飞
许丽冰
胡爱平
王旭
李宏胜
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机构
南京工程学院机械工程学院
中科院脑科学与智能技术卓越创新中心
南京超控电子科技有限公司
南京工程学院自动化学院
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出处
《南京工程学院学报（自然科学版）》
2021年第1期47-51,共5页
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基金
南京工程学院大学生科技创新基金项目(TB202017044)。
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文摘
利用逻辑回归方法分析影响交通出行选择的各种因素;建立基于径向基函数神经网络的交通出行选择预测模型,同时建立基于线性回归-径向基函数神经网络模型和基于逻辑回归-径向基函数神经网络模型预测人们出行方式选择高铁还是火车.结果表明,与单一径向基函数神经网络算法相比,回归-径向基函数神经网络组合算法预测准确率更高,而逻辑回归-径向基函数神经网络可有效减少非重要因素影响,并能提升预测准确率,取得较佳预测效果.
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关键词
交通出行策略
回归-径向基函数神经网络
预测准确率
非重要因素
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Keywords
traffic travel strategy
regression radial basis function neural network
prediction accuracy
non-important factors
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分类号
U491.1+4
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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