【摘 要】
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针对柴油机二级可调增压系统机理建模复杂的问题,提出一种基于混沌粒子群优化极限学习机(CPSO-ELM)的柴油机二级可调增压系统性能预测方法。采用混沌粒子群算法优化极限学习
【机 构】
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陆军军事交通学院学员五大队,陆军军事交通学院军用车辆工程系,海军工程大学
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针对柴油机二级可调增压系统机理建模复杂的问题,提出一种基于混沌粒子群优化极限学习机(CPSO-ELM)的柴油机二级可调增压系统性能预测方法。采用混沌粒子群算法优化极限学习机权值和阈值,解决网络参数随机生成造成的预测精度低的问题。以某型六缸二级可调增压柴油机不同海拔性能试验数据建模,利用CPSO-ELM方法训练得到柴油机二级增压系统预测模型。仿真结果表明:相比标准ELM,该方法的预测精度提高20%以上,预测结果的平均绝对误差百分比为5.62%,均方根误差为0.42,其预测精度均优于反向传播神经网络(BPNN
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