Open AccessRoad Friction Coefficient Estimation Based on Improved Keras Model
Author(s) -
。 对车辆进行动力学分析,
找出与路面附着系数相关的动力,
学参数作为神经网络模型的输入量;通过各种工况的仿真试验建立数据集;以 Keras,
模型为基础 结合限幅递推平均滤波算,
强化学习 提出改进,
Keras 模型的路面附着系数估计器,
K 折验证用于扩大样本空间,
Dropout,
正则化可以降低模型的过拟合现象 提高模型泛化能力,
Sarsa,
提出的方法相比原 Keras,
模型平均绝对误差降低了 %,
均方根误差降低了,
Fanghua Lin,
Shaobo Wang,
Youqun Zhao,
Yizhang Cai,
棻等基于改进 Keras
Publication year - 2021
Publication title -
jixie gongcheng xuebao
Language(s) - Uncategorized
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.342
H-Index - 50
ISSN - 0577-6686
DOI - 10.3901/jme.2021.12.074
Subject(s) - friction coefficient , estimation , mathematics , computer science , materials science , engineering , composite material , systems engineering