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    首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 信息科技 > 自動化技術 > 數字制造科學 > 基于PSO-BP神經網絡的摩托車排放預測 【正文】

    基于PSO-BP神經網絡的摩托車排放預測

    王志紅; 賀星馳; 吳鵬輝; 袁雨 武漢理工大學現代汽車零部件技術湖北省重點實驗室; 湖北武漢430070; 武漢理工大學汽車零部件技術湖北省協同創新中心; 湖北武漢430070
    • bp神經網絡
    • 粒子群算法
    • 排放預測模型
    • 摩托車

    摘要:為了預測摩托車的排放特性,依據臺架試驗中的某摩托車速度、加速度、λ值與排放數據,利用MATLAB搭建了基于PSO-BP神經網絡的摩托車排放預測模型。排放預測模型以雙隱含層BP神經網絡為基礎,使用粒子群算法優化神經網絡的權值與閾值,選取速度、加速度與λ值作為輸入數據,CO、NO_x和THC的排放濃度作為輸出數據。預測結果表明:CO、NO_x、THC排放因子的最大相對誤差為8.32%,預測值與實測值相關性強。該模型可為摩托車排放研究提供依據,具有一定的實用價值。

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