【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及于行车路线和汽车空调领域，尤其涉及一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法。
技术介绍
1、目前，行车路线优化神经网络汽车空调技术仍处于发展阶段，但随着人工智能和车联网技术的不断进步，这项技术在汽车行业的应用前景十分广阔，许多汽车制造商和科技公司都在积极研发和推广这一领域的技术，以提升汽车驾驶的舒适性、安全性和智能化水平，随着相关技术的不断成熟和普及，行车路线优化神经网络汽车空调技术有望成为汽车行业的重要发展方向之一。
2、目前，汽车空调技术存在不同道路都同一温度的情况，需要驾驶人员手动调整；行车路线优化也并未使用神经网络模型进行预测结果，并对神经网络模型不断进行训练，不是最优的行车路线。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，针对以上现有技术问题，提出一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法。
2、一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，包括以下子步骤：
3、s1：数据收集：收集车辆导航信息和实时交通信息；
4、s2：数据清洗：将收集的数据进行移除异常值、填补缺失值；
5、s3：特征提取：选择均值、方差、频域分析、时间序列对清洗后的数据进行特征提取；
6、s4：预测路线和环境：神经网络模型通过提取特征对车辆的行驶路线和行驶环境进行预测；
7、s5：提前调整空调：根据预测结果，空调提前调整工作模式和参数；
8、s6：实时调整空调：持续监测车辆的行驶路线和行驶环境，根据实
9、进一步的，一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，所述车辆导航信息包括车辆当前位置、目的地、计划行驶路线；
10、所述实时交通信息包括当前道路状况、交通拥堵情况。
11、进一步的，一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，所述步骤s4包括以下子步骤：
12、s41：神经网络模型分别输入经过特征提取的车辆导航信息、实时交通信息、温度变化数据；
13、s42：使用循环神经网络rnn、长短期记忆网络lstm进行序列预测，迭代公式：
14、ht＝σ(wihxt+bih+whhht-1+bhh)
15、yt＝σ(whyht+bhy)
16、所述ht代表隐藏状态，xt代表输入数据，wih、whh、why代表权重矩阵，下标代表权重矩阵的行列数，bih、bhh、bhy代表偏置项，σ代表激活函数，yt代表输出数据，t代表时间步；
17、s43：神经网络模型输出预测结果；
18、所述预测结果包括行车路线优化结果和温度调整建议。
19、进一步的，一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，所述步骤s5包括以下子步骤：
20、s51：pid控制器控制空调功率，控制公式为：
21、
22、所述ut代表输出，e(t)代表误差，kp、ki、kd为控制器的参数，分别代表比例、积分、微分函数，e(t)代表时间t时刻的误差，t代表当前时间；
23、s52：根据地区的预测温度调整空调功率：
24、在预测到将要进入高温地区时，空调提前增加制冷功率；
25、在预测到将要进入寒冷地区时，空调提前增加加热功率；
26、s53：根据预测的交通情况调整空气流动模式，在不同路段提供不同温度和空气流动。
27、进一步的，一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，所述监测通过与车载传感器的数据交互实现；所述调整通过车载控制系统的通信实现。
28、进一步的，一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，还包括反馈和学习步骤：
29、i1：收集驾驶者的反馈信息，优化空调的性能；
30、所述反馈信息温度设置偏好、驾驶员的行驶习惯；
31、i2：利用反馈信息更新神经网络模型，不断对神经网络模型进行训练。
32、本专利技术的有益效果为：
33、1、个性化舒适体验：通过分析车辆行驶路线和实时交通信息，根据不同的驾驶环境和行程条件，提供个性化的空调设置，满足驾驶者的舒适需求；
34、2、能耗优化：通过提前调整空调系统工作模式和参数有效地管理能源消耗，提高汽车的能源利用率，减少能源浪费；
35、3、驾驶舒适性提升：预测车辆行驶路线和环境帮助空调提前适应可能的温度变化，确保驾驶舱内始终保持舒适的温度和空气流动，提升驾驶舒适性和安全性；
36、4、智能化管理：基于神经网络的技术可以不断学习和优化，使得空调适应不同的驾驶环境和驾驶者的偏好，实现智能化的管理和控制；
37、5、环保节能：通过优化车辆行驶路线和空调的工作模式，降低汽车的碳排放量。
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1.一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，包括以下子步骤：
2.根据权利要求1所述的一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，所述车辆导航信息包括车辆当前位置、目的地、计划行驶路线；
3.根据权利要求1所述的一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，所述步骤S5包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，所述监测通过与车载传感器的数据交互实现；所述调整通过车载控制系统的通信实现。
6.根据权利要求1所述的一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，还包括反馈和学习步骤：
【技术特征摘要】
1.一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，包括以下子步骤：
2.根据权利要求1所述的一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，所述车辆导航信息包括车辆当前位置、目的地、计划行驶路线；
3.根据权利要求1所述的一种行车路线优化神经网络汽车空调控制方法，其特征在于，所述步骤s4包括以下子步骤：
4.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢文斌，
申请(专利权)人：成都大运汽车集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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