石油短缺、環(huán)境污染、氣候變暖是全球汽車產(chǎn)業(yè)面對的共同挑戰(zhàn)，發(fā)展節(jié)能與新能源汽車是解決能源危機、環(huán)境污染等問題的有效途徑，世界各國均把節(jié)能與新能源汽車列為優(yōu)先發(fā)展技術。本書聚焦于車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下混合動力汽車的能量管理策略，探討了城市復雜交通環(huán)境下動態(tài)行駛工況對能量管理的影響，并提出了融合交通信息和前方車輛行駛狀態(tài)信息的混合深度學習網(wǎng)絡，以實現(xiàn)實時行駛工況的預測。書中構建了新型等效因子動態(tài)優(yōu)化方法，旨在突破傳統(tǒng)能量管理算法無法適應動態(tài)行駛工況的技術瓶頸，充分發(fā)揮混合動力系統(tǒng)的節(jié)油潛力。