【摘 要】
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针对油电混合公交车辆的尾气排放特性,通过采集的逐秒排放数据以及车辆运行状态数据,基于机动车比功率(VSP)分别建立三次多项式回归模型以及循环神经网络模型进行预测分析。
【机 构】
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南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司交通大数据工程技术研究中心;
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针对油电混合公交车辆的尾气排放特性,通过采集的逐秒排放数据以及车辆运行状态数据,基于机动车比功率(VSP)分别建立三次多项式回归模型以及循环神经网络模型进行预测分析。预测结果表明,两种模型对于CO2、HC和NOX质量排放率的预测效果较好,对应的拟合优度R2均能达到0.70.而多项式拟合方法对于CO质量排放率的预测效果很差,与之相比,循环神经网络对于CO预测的R2可达到0.65,精度超过了1倍以上。此外,为防止"过拟合"的现象,采用十折交叉验证的方法对两个回归模型进行了效果验证,结果表明,在调整相关参数的情况下,两个回归模型均具有较好的泛化能力。
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