基于CANoe的特种车控制系统测试环境设计

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给出了基于CANoe软件的特种车控制系统测试环境的设计方法,通过数据库的建立、界面的编制等步骤可以快速建立起方便高效的测试环境,并且给出了在两个特种车中成功运用的实例.
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为提高风速的预测性能,提出了多通道长短期记忆网络和卷积网络相结合的风速预测方法.预测模型由多个长短期记忆子网络及卷积网络组成.各子网络选择不同长度的历史数据作为输入,分别实现未来风速值的计算,避免了单一网络输入数据长度参数难以确定的问题.卷积网络将各子网络的计算结果进行卷积、最大池化操作,并通过全连接层计算风速序列的预测值.为避免预测误差累积及漂移,利用误差动态补偿方法对预测值进行校正,获得最终的预测结果.多通道长短期记忆卷积网络可用于风速的超短期预测中,仿真实验结果表明,与现有基于深度学习的预测网络相比
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