【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及混合动力汽车，尤其是涉及一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法和系统。
技术介绍
1、混合动力汽车作为一种新型节能环保技术，通过燃油和电能的智能结合，能够根据不同的行驶状况切换动力源，在低速行驶时主要依赖电力，而高速行驶时则切换至燃油驱动，从而降低燃油消耗。这种通过速度来切换驱动动力的模式，无法根据驾驶员的驾驶情况和不同路况进行灵活调整发动机和电动机输出动力大小，导致整体节能效果不佳。
2、中国专利申请公开号cn115071669a公开了一种混合动力能量管理系统和方法，通过车辆导航信息与云端计算的协同优化方法，实时调整混合动力汽车的电驱动和燃油驱动功率分配，解决了混合动力汽车在不同行驶工况下的能量管理难题，实现了油耗和碳排放的降低。然而，该申请依赖于在云端你和行驶工况以及pmp模型计算，其对云端计算速度和计算能力提出了较高的要求，如何实现计算资源的高效部署以及提高响应速度仍是亟待解决的问题。
3、综上，需要一种发动机和电动机动力输出动力控制系统，在不同的路况和驾驶习惯下，能更好地节约能量损耗。<
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，应用于部署有神经网络的云端，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，得到各个类型的子数据对发动机的影响系数的过程包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，所述的输出向量的计算过程包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，通过拆分将所述输出向量转换为各个类型的子数据对发动机的影响系数采用下式实现：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，应用于部署有神经网络的云端，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，得到各个类型的子数据对发动机的影响系数的过程包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，所述的输出向量的计算过程包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，通过拆分将所述输出向量转换为各个类型的子数据对发动机的影响系数采用下式实现：
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的混合动力汽车比例控制方法，其特征在于，所述的道路状态数据包括道路拥堵指数子数据和坡度子数据。
6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络的混合动力汽车...
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