基于RBF神经网络的车辆时序预测系统：利用历史车速数据预测未来几秒内的速度，基于RBF神经网络的车速时序预测模型：精确预测...

简介：
本研究开发了一种基于RBF神经网络的车辆时序预测系统，通过分析历史车速数据来精准预测未来数秒内的行驶速度。 基于RBF神经网络模型的车辆时序预测系统利用历史车速数据来预测未来几秒内的车速变化。该系统构建了一个精准预测未来车速的算法框架，并提供了一些应用实例。 具体来说，此程序使用了训练工况（以.mat格式的数据文件呈现）和测试工况（同样为.mat格式的数据文件），并包含一个主要的参考预测主程序（.m编程语言）。这些数据集的选择应当与所要预测的实际场景相匹配。例如，在进行城郊路况下的车速预测时，应选择相似类型的训练工况。 此RBF神经网络模型能够根据历史速度信息来推断未来几秒内的车速变化情况，并且这个过程是通过事先的训练阶段完成的。在该程序中，用户可以根据实际需求调整预测步长（即要预测的时间间隔）。 本系统主要应用于MPC（模型预测控制）或与之相关的基于MPC的能量管理策略中的速度预测部分，当然也可用于其他类型的时序预测任务，如坡度和流量等的预估。该程序完全使用Matlab语言编写，并且代码中包含详细的注释以方便用户修改。 关键词：RBF神经网络模型；历史车速信息；时序预测模型；训练工况；测试工况；Matlab编程；预测步长调整；MPC（模型预测控制）；能量管理策略；车速预测；坡度预测。