[发明专利]一种基于深度学习的大型矿用自卸车车辆载荷预测算法在审
| 申请号： | 202210866028.8 | 申请日： | 2022-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN115169237A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 李晨晨;戈超;毛家松;王延;冯汉队;董磊;崔晓晴 | 申请（专利权）人： | 徐州徐工矿业机械有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06F119/14 |
| 代理公司： | 徐州市三联专利事务所 32220 | 代理人： | 陈晓璐 |
| 地址： | 221000 江苏省徐州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的大型矿用自卸车车辆载荷预测算法，运用压力传感器和主控制器进行数据集采集，采用SAE模型对样本数据进行特征提取，将采集到的数据分为训练集和测试集，并且将DNN模型用于车辆载荷预测，然后将训练集输入DNN模型得到车辆载荷预测数据，根据预测数据和测试集对DNN模型预测能力进行测定，以得到最优DNN模型。本发明的车辆载荷预测算法，考虑了多特征、高复杂的输入数据，建立了输入输出非线性映射关系，是一种准确且高效的车辆载荷预测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 大型 卸车 车辆 载荷 预测 算法 | ||
【主权项】：
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