[发明专利]一种基于深度学习的汽车耐候性零部件温度预测方法有效
| 申请号： | 202111389269.X | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114323672B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 张晓东;揭敢新;祁黎;李淮;陈心欣 | 申请（专利权）人： | 中国电器科学研究院股份有限公司 |
| 主分类号： | G01M17/007 | 分类号： | G01M17/007;G01N25/00;G06F30/15;G06F30/20;G06F18/20;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州知友专利商标代理有限公司 44104 | 代理人： | 宣国华;尤健雄 |
| 地址： | 510302 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的汽车耐候性零部件温度预测方法，通过用夜晚训练数据集对深度学习模型进行训练，得到夜晚天空温度估计模型；并且，通过该夜晚天空温度估计模型预测出耐候性试验车辆汽车曝晒试验场在夜晚目标时刻的夜晚天空温度估计值，再通过公式二预测出任意目标车辆的任意目标汽车外部部件在任意夜晚目标时刻的温度。通过用白天训练数据集对深度学习模型进行训练，得到白天太阳辐照量矫正系数预测模型；并且，通过该白天太阳辐照量矫正系数预测模型预测出耐候性试验车辆汽车曝晒试验场在白天目标时刻的白天太阳辐照量矫正系数，再通过公式四预测出任意目标车辆的任意目标汽车外部部件在任意白天目标时刻的温度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 汽车 耐候性 零部件 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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