【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法及系统。
技术介绍
1、在复杂地形或不断变化的环境中，准确识别道路坡度参数是提升行驶安全性和能效的关键因素，有助于优化车辆的控制策略，从而实现安全和高效的行驶。传统的坡度检测方法多依赖于传感器或gps信号，这些方法在复杂地形或信号弱的情况下往往表现不佳，限制了应用范围。因此，开发一种新型的道路坡度参数辨识方法显得尤为重要。
技术实现思路
1、针对现有技术在复杂地形和不良信号环境下坡度识别准确性不足、实时性差以及智能控制系统灵活性不足的问题，本专利技术提供了一种基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法及系统，通过使用循环神经网络模型提高辨识的准确性和实时性，提升工程车辆在复杂地形条件下的动力学性能和行驶控制精度，可以增强智能驾驶控制系统的性能，确保车辆在各种路况下的安全与高效运行。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用了如下的技术方案：
3、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于循环神经网络的道...
【技术保护点】
1.一种基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，所述采集车辆通过道路坡度的坡度数据，将所述坡度数据划分为训练集、验证集和测试集包括：
3.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，所述对坡度数据进行预处理，使用滑动窗口法将预处理后的坡度数据转换为三维结构包括：
4.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，所述初始化各模型的网络结构和超参数包括：
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，所述采集车辆通过道路坡度的坡度数据，将所述坡度数据划分为训练集、验证集和测试集包括：
3.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，所述对坡度数据进行预处理，使用滑动窗口法将预处理后的坡度数据转换为三维结构包括：
4.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，所述初始化各模型的网络结构和超参数包括：
5.根据权利要求1所述的基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方法，其特征在于，所述利用训练集和验证集训练模型，更新模型参数，通过调整超参数和使用优化算法提高模型的拟合效果包括：
6.根据权利要求5所述的基于循环神经网络的道路坡度参数辨识方...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘春宝，焦琛悦，徐文博，杨孔华，钱旭，黄红涛，唐钰骁，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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