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作者：莫易敏;王相;王哲;蒋华梁;李琼;
单位：武汉理工大学;上汽通用五菱汽车股份有限公司;
摘要：为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题，提出了一种基于堆叠（Stacking集成学习方法的评价模型，首先研究了车辆加速工况特性，定义了工况驾驶性客观评价指标，使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型，并且使用改进的哈里斯鹰优化（IHHO）算法优化了Stacking集成模型，提高了预测性能。最后通过道路试验表明，IHHO-Stacking集成模型的性能均优于单个机器学习模型，IHHO-Stacking集成模型预测合格率达95%，能够更有效完成驾驶性评价。
