苏卉 任焕焕

（中国汽车技术研究中心）

为应对日益严苛的油耗标准法规，整车企业在产品规划层面对油耗越来越重视，企业平均燃料消耗量是否达标是企业产品规划的重要考虑因素，因此对单车车型油耗的模拟也就更为重要。单车油耗试验需耗费较大人力物力，基于对影响单车油耗的相关因素分析，从数理统计分析角度建立单车油耗预测模型，对单车油耗水平进行预测是十分必要的。而影响油耗的因素很多，属于非线性问题，鉴于神经网络在处理非线性问题所具有的独特优势，文章将基于神经网络对单车油耗进行预测。

1 乘用车燃料消耗量影响因素分析

汽车油耗的高低是汽车内在因素和外界环境综合作用的结果。排除道路条件及驾驶员习惯等外界因素，从车辆自身的性能角度出发，影响乘用车燃料消耗量的因素主要有车辆基本参数、发动机性能、传动效率及节能技术的应用4个方面[1]。

以“树形结构”为构建指标体系的基本模型，采用层层递进的方法，将指标体系的构建分为目标层、控制层和指标层。具体指标体系的树形结构，如表1所示。

表1 乘用车燃料消耗量影响因素评价指标体系

2 BP神经网络模型

在人工神经网络领域中，具有误差反向传播学习功能的BP神经网络结构比较简单，只包括输入层、隐含层和输出层3种网络层次，其中每一层都是由简单的神经元组成。它可以基于过去已有的实例样本进行自学习……