《表2 不同策略下燃油消耗量对比》

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《基于动态规划与机器学习的插电式混合动力汽车能量管理算法研究》

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综上所述，DPML可以根据工况类型切换神经网络模型进行控制，在拥堵的工况采用NNL模型，降低发动机运行的频率，避免发动机运行在低效区，在缓行工况采用NNM模型，适时起动发动机，在畅通工况采用NNH模型，增大发动机运行的频率，发动机可以运行在高效区，从而提高了算法在不同工况类型下的适应性，优于单个工况类型神经网络模型，体现了根据工况类型切换相应控制模型的必要性。