车辆实时载重信息是商用车能耗控制策略制定和可靠性设计优化的重要参数。但受限于商用车车型种类繁多、载重范围变化大、传感器安装成本高等实际问题，实时载重信息的获取一直是商用车企业亟待解决的问题。为此，天津检验中心中国工况团队开发了商用车实时载重预测智能算法，具备精度高、响应快、成本低的特色优势。

精度高：

利用遗传算法优化的神经网络搭建商用车载重预测模型，并引入互信息相关性分析方法，确定了v、a等多个关键特征参数作为模型输入，实现了实时载重的精准预测（平均预测偏差低于5%）。

商用车载重预测模型

响应快：

创新性提出超参数寻优方法获取模型最优超参数，在保障预测精度的同时加快了模型收敛速度，有效提高了模型预测实时载重的响应速度。

超参数寻优方法

成本低：

实际道路数据、转毂试验数据或仿真计算数据均可作为模型训练数据，解决了模型训练对于实际道路数据的高需求问题，同时将模型集成于车辆VCU上便可实时预测载重，大幅降低了载重预测成本。

实时载重预测

所开发的商用车实时载重预测智能算法已经在多个企业的商用车车型（涵盖轻卡、物流车、牵引车等多款车型）上实现实车验证。上图显示了某商用车（实际载重量为6650 kg）的实时载重预测过程，结果表明，载重预测绝对偏差为47 kg（平均预测偏差低于5%），且车辆启动行驶后短时间内即可实现准确预测。

团队提供源代码白盒交付，提供免费试用，欢迎各位同仁前来咨询！

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