基于深度强化学习的新能源汽车性能评价方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的新能源汽车性能评价方法，包括步骤：S1.采集所述新能源汽车的车辆参数并测试新能源汽车的性能得到性能测试结果；S2.对所述车辆参数进行处理得到处理后的参数；S3.构建基于深度强化学习的新能源汽车性能优化模型；S4.将所述处理后的参数输入到所述新能源汽车性能优化模型中得到新能源汽车的性能优化结果；S5.将所述性能优化结果作为评价标准，对所述性能测试结果进行评价，得到新能源汽车的性能评价结果。本发明的一种基于深度强化学习的新能源汽车性能评价方法，能够对新能源汽车的性能进行有效评价，评价效果好，可靠性强。
基本信息
专利标题 ：
基于深度强化学习的新能源汽车性能评价方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112989699A
申请号 ：
CN202110268431.6
公开（公告）日 ：
2021-06-18
申请日 ：
2021-03-12
授权号 ：
CN112989699B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
隗寒冰赵春领李港
申请人 ：
重庆交通大学
申请人地址 ：
重庆市南岸区学府大道66号
代理机构 ：
北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司
代理人 ：
胡博文
优先权 ：
CN202110268431.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2021-07-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210312
申请日 : 20210312
2021-06-18 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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