【摘 要】
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为了预测船舶柴油机N0x排放特性,从初始权值的选取及学习率动态优化对BP算法进行了改进,通过改进的均匀试验设计法,对少量具有代表性、易于测试的工况进行N0x排放测试,利用BP
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50276006).
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为了预测船舶柴油机N0x排放特性,从初始权值的选取及学习率动态优化对BP算法进行了改进,通过改进的均匀试验设计法,对少量具有代表性、易于测试的工况进行N0x排放测试,利用BP神经网络建立了船舶柴油机NOx排放特性预测模型并进行了计算,与实测的4种工况进行比较.结果表明,第1工况的N0x排放浓度相对误差为3.7%,N0x比排放的相对误差为4.3%,而其他各工况的N0x排放浓度相对误差在2.4%以内,NOx比排放相对误差在2.9%以内.因此,该模型预测精度较高,与试验结果吻合良好,能有效地预测船舶柴油机N0x
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