【摘 要】
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基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的逼近能力和自学习能力,以汽油机工况参数、状态参数和喷水控制参数为输入,分别建立多输入/单输出的点火提前角、油耗和排放预测
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(51676056)。
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基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的逼近能力和自学习能力,以汽油机工况参数、状态参数和喷水控制参数为输入,分别建立多输入/单输出的点火提前角、油耗和排放预测模型;以试验设计和发动机台架的实测数据为基础构建、训练模型,用均方差评价网络训练与拟合效果;用相关系数判断输出值与目标值之间的密切程度;用决定系数和相对误差检验模型精度。结果表明:在训练、验证、测试、整体检验阶段,3种预测模型线性相关系数均大于0.8,均方差均小于0.01,决定系数都逼近于1,相对误差均小于15%,建立的模型
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