摘要： 为了更好地解决行驶工况特征参数选择的问题，提出了一种将粒子群算法与禁忌 搜索算法相结合的智能混合搜索算法。在对实车采集的数据进行预处理的基础上划分运动学 片段，并按照电动汽车城市道路行驶的四种工况对片段进行分类，作为智能混合搜索算法中分 类器的训练数据集和测试数据集。使用粒子群算法对行驶工况特征参数的分段参数部分的参 数边界进行搜索和优化，由此计算行驶工况特征参数全集，使用禁忌搜索算法进行全集搜索，选 择行驶工况特征参数最优子集。结果表明：提出的算法选择 １１个特征参数组成的最优子集使 随机森林分类器的识别准确度达到 ８７．７４％的较高水准，且能在较短计算时间内选择特征参数 最优子集。

关键词: 最优子集；智能混合搜索算法；行驶工况特征参数；粒子群算法；禁忌搜索算法；电 动汽车；城市道路

中图分类号: 

• U469.72