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本发明公开一种GA‑BP工况识别方法及系统，GA‑BP工况识别方法包括：S1、获取典型工况，并对所述典型工况进行采样，得到若干组训练样本；其中，每一个训练样本为一个速度区间；S2、基于遗传算法GA优化的BP神经网络构建工况识别模型，并利用所述训练样本对所述工况识别模型进行训练，得到BP神经网络的权值和阈值，完成所述工况识别模型的训练；S3、实时采集车辆的行驶速度，并输入训练好的工况识别模型，完成车辆的工况识别。本发明能够有效减少计算量，对硬件要求不高，识别过程简单，识别精度和识别效率高。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112270336 A
(43)申请公布日 2021.01.26
(21)申请号 202010928184.3
(22)申请日 2020.09.07
(71)申请人 河北工业大学
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