自适应修正黑箱模型行为的燃料电池汽车智能型节能方法

本发明提供一种自适应修正黑箱模型行为的燃料电池汽车智能型节能方法，构建典型车辆强化学习控制模型、构建传统燃料电池混合动力汽车能量管理策略；通过LSTM自编码网络提取控制模型的模型驾驶行为特征，并融合能量管理策略构建新型模型状态空间；基于实时能量管理的特性建立融合优化与强化学习的策略框架，将ECMS策略嵌套强化学习算法，建立集成式分层能量管理架构，缩小决策模型的规模；以SAC算法作为决策模型，融合新型模型状态空间并将能量管理策略作为基准奖励，构建新型奖励函数，精准捕捉生态驾驶策略中典型车辆强化学习控制模型的能耗与动作决策之间的关系。本发明降低燃料电池混合动力汽车的能量消耗，提高生态驾驶策略的部署效率。