一种基于深度神经网络的混动叉车能耗优化方法及系统

本发明涉及混合动力车辆及人工智能技术领域，公开了一种基于深度神经网络的混动叉车能耗优化方法及系统，其中，一种基于深度神经网络的混动叉车能耗优化方法包括：对原始数据进行预处理构建时序数据样本；获取混动叉车的系统数据并进行预处理；对标准化多维度时序特征数据集采用CNN‑LSTM混合网络进行处理分析；对工况识别结果和多维度特征数据进行融合处理；对关键特征向量进行优化处理；对能量分配策略进行多目标协调优化；对最终能量分配指令采用CAN总线通信和闭环反馈控制进行执行处理分析；对系统运行反馈数据采用增量学习技术进行模型自适应更新处理分析；本发明提升了混动叉车的能耗优化效果，在复杂工况下实现智能化能量管理。