【摘 要】
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针对柴油发动机NO x排放量的预测问题与其影响参数进行研究。通过构建训练神经网络回归算法模型(recurrent neural network,RNN),基于发动机试验过程中采集的大量样本数据训
【机 构】
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内燃机可靠性国家重点实验室,潍柴动力股份有限公司
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针对柴油发动机NO x排放量的预测问题与其影响参数进行研究。通过构建训练神经网络回归算法模型(recurrent neural network,RNN),基于发动机试验过程中采集的大量样本数据训练和预测NOx排放情况;预测结果表明,该网络模型的预测值与目标输出值之间的误差满足实际工程需求,具有良好的预测精度和泛化性能。基于参数最优的神经网络回归模型,采用平均影响值(mean impact value,MIV)算法定量地分析各输入参数对目标输出参数的影响权重,进一步分析影响NOx排放的关键影响因素;结果表明
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