燃料电池汽车驾驶行为分析方法、装置和存储介质

摘要

本发明公开了一种燃料电池汽车驾驶行为分析方法、装置和存储介质，采集质子交换膜燃料电池汽车上采集的速度、电机的电流电压、燃料电池组电流电压等实际数据，利用卷积神经网络与双向LSTM网络的结合算法来处理这些数据，相比于循环神经网络，本方法可以消除梯度消失问题带来的影响，降低训练模型的难度；本方法利用全连接层和Softmax层，对驾驶数据进行分析与挖掘，利用这些数据来对燃料汽车电堆造成危害的行为如频繁启停、过载、怠速、连续变载四种情况进行分类，对当前驾驶行为状态是否对电堆有危害及其属于哪一种进行分类操作，得到分类结果，利用分类得到的结果可以对驾驶人员进行实时监督提醒。