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电动汽车智能充电路径规划算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 课题的研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 充电路径规划的基础算法第9页
        1.2.2 基于目标优化的充电路径规划第9-11页
    1.3 主要研究内容第11页
    1.4 论文的结构安排第11-13页
第二章 蓄电池SOC与可行驶距离的关系模型第13-24页
    2.1 问题描述第13页
    2.2 蓄电池能耗因素及相关算法第13-15页
        2.2.1 能耗影响因素第13-14页
        2.2.2 能耗预测算法第14-15页
    2.3 算法分析第15-20页
        2.3.1 支持向量机第15-19页
        2.3.2 信息粒化第19-20页
    2.4 基于模糊信息粒化的SVM的SOC与可行驶距离关系模型建模第20-23页
        2.4.1 原始数据第21-22页
        2.4.2 模糊信息粒化模型第22-23页
        2.4.3 支持向量机预测模型构建第23页
    2.5 小结第23-24页
第三章 实时工况下电动汽车的智能充电路径规划第24-40页
    3.1 问题描述第24-25页
    3.2 算法分析第25-30页
        3.2.1 路径规划算法第25-27页
        3.2.2 TSP问题求解算法第27-30页
    3.3 路网、电动汽车以及充电桩对象设计第30-32页
        3.3.1 路网对象第30-31页
        3.3.2 电动汽车对象第31-32页
        3.3.3 充电桩对象第32页
    3.4 基于”DIJKSTRA+模拟退火”的路径规划算法模型第32-35页
        3.4.1 改进后Dijkstra算法第32-34页
        3.4.2 静态模拟退火算法第34-35页
    3.5 实时工况过程分析第35-39页
        3.5.1 初始化阶段和阶段性分析第36-37页
        3.5.2 充电桩排队模型第37-39页
    3.6 小结第39-40页
第四章 系统仿真实验第40-46页
    4.1 电动汽车路径规划仿真第40-43页
        4.1.1 改进后Dijkstra算法与Dijkstra算法对比仿真第40-41页
        4.1.2 TSP问题的模拟退火算法仿真第41-42页
        4.1.3 多目标点仿真测试第42-43页
    4.2 智能充电仿真第43-45页
    4.3 小结第45-46页
第五章 总结与展望第46-47页
    5.1 总结第46页
    5.2 后续工作展望第46-47页
参考文献第47-50页
在读期间公开发表的论文第50-51页
致谢第51页

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