一种融合交通感知的燃料电池汽车能量管理策略

本发明提供了一种融合交通感知的燃料电池汽车能量管理策略，其基于Transformer网络构建未来速度的预测模型，能够有效表征主车与周围多车间的动态交互关系，相比传统基于历史数据或单车信息的车速预测方式具有更高的准确性与稳定性；针对速度预测还引入了深度集成模型结构，能够对预测结果的不确定性实现量化，结合动态阈值机制可实现较好的预测可信度判别与输出自适应调整，从而能够显著提高方法面对复杂交通场景时的鲁棒性；基于预测的未来速度序列构建强化学习能量管理策略，可实现对未来交通变化的提前感知与快速应对，在燃料经济性方面也具有明显优势。