【摘 要】
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为了监测车载催化转化器的转化效率,对传统数学建模方法进行了分析,结合催化转化器工作效率及其模型输入参数之间的关系,采用具有非线性映射能力的BP人工神经网络技术,建立了
【机 构】
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长安大学汽车学院,交通运输部道路运输司
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为了监测车载催化转化器的转化效率,对传统数学建模方法进行了分析,结合催化转化器工作效率及其模型输入参数之间的关系,采用具有非线性映射能力的BP人工神经网络技术,建立了催化转化器效率监测模型,并对所建BP神经网络模型的学习能力和泛化能力进行了验证。研究结果表明,CO、HC和NOx转化效率的模型输出值平均绝对误差分别为3.26%、2.02%、1.78%,可以较为准确地预测催化转化器使用中的转化水平。
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