【摘 要】
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为实现选择性催化还原系统（selective catalytic reduction,SCR）尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化长短期记忆（long short term memory,LSTM）神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型。针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NOx排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免
【机 构】
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广西大学机械工程学院广西制造系统与先进制造技术重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFE0102800）； 广西科技基地和人才专项项目（AD19110019）； 广西创新驱动发展专项项目（AA18242045-3）； 广西制造系统与先进制造技术重点实验室项目（19-050-44-S004）~~；
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为实现选择性催化还原系统（selective catalytic reduction,SCR）尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化长短期记忆（long short term memory,LSTM）神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型。针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NOx排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免人为选取参数对神经网络预测性能的不良影响,采用遗传算法优化LSTM神经网络的参数,建立预测柴油机瞬态NOx排放的GA-LSTM模型;最后对预测模型进行了性能测试。结果表明,该模型具有较好的预测能力。
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