消耗预测 篇1
根据初始的车辆计算参数, 在车辆开发初期就要进行其燃油经济理论上的估算, 计算燃油消耗量之前, 先绘制出包含一系列等燃油消耗率 (be) 曲线的发动机万有特性图, 如图所示。
根据汽车理论, 若车辆在水平路面相对风速为vw的速度v匀速行驶时, 所需的驱动力:
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应该考虑发动机转矩损失mL, 则所需的发动机转矩为:
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因此, 发动机气缸内平均有效压力Pm为:
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式中, vs为发动机排量, i为每转点火次数 (注:四冲程为0.5, 两冲程为1, 而现在车辆多用四冲程, 所以选择i=0.5) , 由车辆行驶速度υ可得发动机转速为:
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根据pme和ne值利用发动机万有特性图可确定发动机相应的运行工作, 从而得到该工况下的燃油消耗率, 根据所需功率及燃油密度, 即可得到瞬时的燃油消耗量为:
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里程燃油消耗量为:
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式中, be为燃油消耗率 (g/km) , ρf为燃油密度 (g/L) , ne为发动机转速 (r/min) , ua为车速 (km/h) , cj为转换系数, 现取10-5/6。
计算汽车燃油消耗量, 将它的工况定义为循环行驶工况, 有稳定工况和非稳定工况两种, 现将非稳定工况下车速变化过程划分为若干时间段, 在足够小的时间段内, 实际变速行驶的车辆可以近似看作是匀速行驶, 从而可计算出车辆在某时间段内水平匀速行驶所需的驱动力如下:
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式中, axj为j时间段内车辆的加速度, δj为时间段内采用的传动比对应的旋转质量换算系数, m0为整车整备装载质量;mc为汽车装载质量。
根据发动机万有特性图得出的有效燃油消耗率, 再考虑到传动系的功率损失, 则每一小时间段内消耗的燃油mtj与时间段Δtj的关系如下:
mtj=bgpemjvsnundefinedΔtj (8)
在循环行驶工况下的里程燃油消耗量为各时间段内燃油消耗量的总和, 即可写成:
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式中, S为各时间段内的行驶里程总和。
如果用计算机估算燃油消耗量, 时间段可划分得尽可能小, 从而得出足够的结果, 该燃油消耗量计算方法主要是基于发动机稳定工况下, 因而在汽车日常行驶工况下, 只能在某种程度上近似于标准值。根据公式, 可求得一般行驶工况下车辆燃油消耗量为:
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式中, ηt为传动效率。
2 减少燃油消耗的途径
从式 (10) 可看出各个参数对燃油消耗量的不同影响, 因而可以从以下几个方面找出减少燃油消耗量的途径:
(1) 尽可能降低附属设备的能耗, 如空调、动力转向、动力制动等。
(2) 交通管理因素:包括交通管理系统、信号灯控制系统、驾驶员培训等因素, 实际上均影响了车辆的行驶速度, 达不到最佳省油速度范围。
(3) 汽车行驶阻力因素:在保证汽车安全性, 符合人机工程学、较好的舒适性的同时, 汽车结构也基本确定, 不可能降低车辆行驶阻力、轮胎滚动阻力系数、空气阻力系数和迎风面积等。
(4) 提高传动系的效率:使发动机输出的功率要尽可能多的传递到驱动轮上。
摘要：汽车燃油消耗理论预测值在车辆开发初期就要进行其经济理论上的估算, 通过发动机万有特性图计算汽车燃油消耗理论预测值, 并对减少燃油消耗量的方法进行了探讨。
关键词：汽车,燃油消耗,预测值
参考文献
[1]余志生.汽车理论[M].北京:机械工业出版社, 2002.
消耗预测 篇2
做好军用油料的预测工作需要根据部队油料实际消耗的特点来确定适合油料预测的模型。部队油料消耗需求预测问题涉及多方面的因素, 既有国家安全大环境因素也受应急突发事件的影响;既受军队宏观规划影响也受部队微观调控影响;既受部队管理政策制约又有季节变化规律。其中部队油料消耗季节性显著、登记统计数据短少是其主要特点, 具有普遍性。因此部队油料消耗的预测关键在于把握油料消耗的季节趋势性和统计数据不足的问题。
1.部队油料消耗预测模型的确定
部队各个层级油料消耗的时间序列特征都表现出明显的季节性跳跃现象, 但年度总的油料消耗量还是稳中有升的一种趋势。在预测部队季节油料消耗或需求量和油料消耗有剧烈变动单位的情况时, 单一的径向基神经网络由于时间序列数据短少等因素, 往往预测精度不高甚至不能应用的局面。然而, 灰色系统理论中的累加生成运算可以有效延缓时间序列数据之间的跳跃现象, 使得预测时间序列趋向更加平稳。二者的有机结合可以互补不足, 神经网络建模预测时, 其建模精度往往受到数据随机性的影响, 考虑到灰色累加生成操作 (AGO) 具有减小数据随机性, 使数据变得有规则的特点, 本文使用灰色理论与径向基 (RBF) 神经网络技术相结合的新型预测模型来预测某部队下一季度的油料消耗量。此模型能够减小数据中的随机性, 加快网络的建模收敛速度, 使神经网络的建模精度得以提高。基于数据灰色累加算法的径向基网络的应用性更具有生命力。
2.灰色RBF神经网络预测模型的原理介绍
2.1灰色理论介绍
对于含有误差影响, 呈离散状态的原始数据, 灰色理论采取的方法是:先对数据作累加或累减处理, 淡化随机性误差影响, 再以进行建模, 使所建立的模型具有较高的精度, 通过对模型值的还原, 求得预测值。
灰色原始数据处理基本理论主要有以下两种方式:
(1) 累加生成
累加生成, 就是通过时间序列数据中各时刻的数据依次累加得到新的数据与数列。一般经济数列都是非负数列, 累加生成能使任意非负数列, 摆动的与不摆动的, 转化为非减的、递增的数列。
(2) 累减生成
累减生成亦即累加生成的逆运算, 是将原始数列后面与前面两个数据相减而得的新数据与数列。累减生成可将累加生成数列还原为非生成的原始数列。
2.2RBF神经网络原理:
径向基函数 (radial basis function, RBF) 方法由Powell于1985年提出, 1988年由broom head和Lowe首先将RBF应用于神经网络的设计, 构成了RBF神经网络。径向基函数神经网络是一种新颖有效的前馈式神经网络, 具有最佳的逼近和全局最优的性能, 广泛应用于系统建模和预测控制等众多领域。近年来RBF神经网络在预测领域应用广泛效果明显, 有取代BP网络在预测应用领域的趋势。
RBF神经网络是一种三层前向反馈网络, 第一层为输入层, 由信号源节点组成;第二层为隐含层, 其单元节点数视所描述问题的需要而定;第三层为输出层, 它对输入模式的作用做出响应。其拓扑结构如下图1所示。
如图1所示, 依次按左中右的顺序为输入节点、隐含节点和输出节点。一般把这种结构图称为N-P-M结构图, 即网络有N个输入、P个隐含节点和M个输出。输入点处为所研究问题的网络输入矢量, 隐含节点处包含有此隐含节点的激活函数, 输出节点处的表示输出层神经元采用线性组合激活函数。其工作原理可以概括为:用RBF作为隐层单元的“基”构成隐含层空间, 它是一种局部分布的关于中心对称的非线性函数, 一旦当RBF的中心确定以后, 就可以将输入矢量直接映射到隐层空间。而隐层空间到输出空间的映射采用线性关系, 即网络的输出是隐层神经元输出的加权线性求和, 此处的权为所建立的神经网络的可调参数。
2.2.1RBF神经网络的映射关系:由上面的分析可知, RBF网络的映射关系由两部分组成:
(1) 从输入层空间到隐含层空间的非线性变换层
第i个隐单元的输出为:。其中, 为隐单元的变换函数 (RBF) , 它是一种局部分布的, 对中心点径向对称衰减的非负非线性变换函数;ri为第i个RBF的中心;为欧氏范数, 通常取值为2;X为n维输入向量, 即X=[x1x2…xn]T;bi为第i个非线性变换单元的宽度亦即阈值。一般最常用的RBF函数形式是高斯函数:
它的可调参数有两个即中心r和宽度b, 用这一基函数时整个神经网络还将有输出单元权值这一可调参数。
(2) 从隐含层空间到输入层空间的线性合并层
神经网络的输出层第j个神经元输出为:
其中:为第i个隐单元与第j个输出之间的连接权值。
2.2.2RBF网络训练的准则及算法:
研究表明, 一旦RBF的中心和宽度确定, 则RBF的输出权值可用解线性方程的方式求得。因此, RBF的中心和宽度是设计RBF网络的重要准则。
(1) 中心的确定
固定法:结合油料预测的数据量少的特点, 采用隐节点数等于训练数据数目来确定网络结构的方法, 即每一个训练数据就充当这一隐节点的中心, 因此, 隐层的中心为输入数据的向量。
(2) 宽度 (阈值) 的确定
当中心由训练数据确定之后, RBF的宽度可由确定。其中d是所有类的最大距离, M为RBF的中心数目。
(3) 权值的确定
径向基函数网络的隐含层可由K-meas聚类完成, 聚类算法所得的每一类都被作为一个隐含层节点, 数出层的权重系数可由线性映射求得。
在隐含层节点数、激活函数、激活函数的中心确定之后, 输出层权值可由线性方程组确定。设训练样本集:
令, 则上面方程组可表示为:GW=D, 权值向量W=G-1D。
3.基于MATLAB的灰色-RBF神经网络预测季度油料消耗量实例
部队油料管理部门往往关心一个季度所消耗的油料数量和需要的油料供应量以便做油料调拨运输计划和指标分配控制。本模型以某基地连续四年的油料消耗实际值为数据支撑, 预测该基地第五年第一季度的消耗量为例来说明模型的建立和应用过程。 (以下略)
4.仿真结果分析
仿真输出为预测输出值经过反归一化和灰色还原的处理后的预测消耗值, 最终预测值2705500与实际消耗量2731536的偏差为26036, 其预测相对误差为:
另外, 仅使用经过检验的灰色预测模型预测结果为:2776226, 其相对误差:;从二者的预测结果的相对误差来看, 灰色-RBF神经网络组合预测模型更为精确、高效。
中国能源总量的消耗预测 篇3
[关键词]灰色预测模型；能源消耗
一、引言
中国虽然是一个能源大国，但是能源是有限的，合理利用资源是我国一直提倡的。能源是经济的发展和人民生活水平的提高的基础，能源短缺就会抑制社会发展，进而阻碍人民过上幸福生活。虽然近些年能源短缺的局面有所好转，但是从长远来看，合理利用资源的任务仍然任重而道远。因此做好未来能源预测，为能源规划提供科学的理论指导，有利于我国经济在正确的轨道上前行。本文利用《中国统计年鉴》得到31期全国能源消耗总量y的时间序列如下表一所示：
二、预测方法介绍
2.1灰色预测法
灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。一般是利用时间序列数据，通过建立GM（1，1）模型进行预测。灰色预测模型的预测步骤如下：
原始序列：
对原始序列进行一次累加生成，得到新序列：
构造系统矩阵B和数据向量Yn
（4） 求待估计参数向量
GM（1，1）模型中参数向量，其中的a，u都是常数，可通过最小二乘法拟合得到：
（5） 确定GM（1，1）模型的形式
t=1，2，3……n-1
上式就是数列的预测公式。
（6）求原始数列的预测值
由于上式是对一次累加生成数列的预测值，因此我们可以利用累减生成法求得原始数列的预测值。公式如下：
（7）利用历史数据对数据模型进行精度检验，若通不过检验，则利用残差对原模型进行修正。
2.2灰色模型预测
根据历史数据序列x（0），做一次累加得到生成序列
进行矩阵运算得到发展灰数a=-0.050814196，μ=258992.1173，得到预测模型为：
2.3残差检验
将得到的序列x（1）进行一次累减生成预测序列x（0），将预测值与真实值比较得到绝对误差序列et为：
△（0）={0，1338.651788，2273.716487，2385.661674，202.7264055，5911.485433，1809.201255，3684.633277}
相对误差序列为：
φ={-0.004772241，0.007801448，0.00777983，0.000623891，-0.016986929，-0.005001496，0.009825689}
计算相对误差后发现相对误差几乎都小于1%，模型的精确度较高。下面进行关联度检验，当ρ=0.5时，关联度大于0.6时就可以通过关联度检验了。由残差的绝对序列可知
。然后根据公式
计算每个序列值的关联系数，再求平均得到关联度r=0.653957543。本文取ρ=0.5，r>0.6，因此模型通过了关联度检验。模型既通过了残差检验，又通过了关联度检验。
三、G（1，1）模型用于宏观经济预测
由上面结论可以推到出中国能源消耗的预测模型为：
四、小结
由上文可知灰色预测模型对我国2006-2013年的全国能源消耗总量数据做了出色的解释。因此，笔者运用灰色预测法大胆的对中国未来5年的能源消耗进行了预测，其预测值可信度较高，对政府制定合理的能源政策和能源发展战略具有参考意义。
参考文献
[1]中国国家统计局 中国统计年鉴2009.
[2]徐国祥编著.统计预测与决策.上海财经大学出版社，2009.
[3]刘勇，汪旭辉.ARIMA模型在我国能源消费预测中的应用.经济经纬，2007，
[4]潘志刚，韩颖.组合预测法在我国汽车市场需求预测中的应用.商业研究.2006，（20）.
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