发动机效率因数模型的神经网络辨识方法(英文)

来源 :哈尔滨理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:awenqqw123
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
基于神经网络原理,提出了汽车发动机效率因数模型的一种辨识方法.假设该因数依赖于发动机轴的角速度和收集器内的压力.所得数据被分成两组,一组用于模型辨识,另一组用于决定该模型的预测能力以确定模型的有效性.通过对用常规方法和用神经网络辨识得到的两种模型进行比较,可以得出,基于神经网络的辨识方法有效而且结果较好. Based on the principle of neural network, a method to identify the efficiency factor model of automobile engine is proposed. It is assumed that this factor depends on the angular velocity of the engine shaft and the pressure in the collector. The resulting data is divided into two groups, one for model identification and the other for determining the predictive power of the model to determine the validity of the model. By comparing the two models, which are identified by the conventional method and the neural network, it can be concluded that the identification method based on neural network is effective and the result is good.
其他文献
对于那些计划到现场观看奥运会的观众来说,如果想在伦敦买点儿什么,除了现金和信用卡之外,现在又多了一个选择:拿出手机刷一下就可以了。按照计划,在伦敦奥运会的场馆里,加入
综合素质与创新能力的培养是工科类大学生教育的核心之一,提供合适的培养环境和实践条件越来越成为专业建设的重点。以石家庄铁道大学材料科学与工程学院为改革和实践的对象,从
将涂覆生物表面活性剂的物质用作离子的色谱固定相,可同时分析阴离子和阳离子,在光学异构体和无机离子分离分析方面展示出独特的优越性。1994年日本学者Hiroaki Haraguchi和W
会议
会议
提出一种具有时间乘子加权性能控制的广义预测控制算法,此方法能提高系统的稳定性,同时与其他算法相比提高了系统的瞬态响应,文中还给出这种加权下广义预测控制渐进稳定的充分条