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为解决发动机建模和数据拟合准确性的问题，介绍了人工神经网络BP算法的基本概念，并将其应用到发动机建模和数据拟合当中。采用神经网络法和最小二乘法，分别对发动机的外特性和万有特性进行了模拟和训练，在Matlab／Simulink仿真模型的基础上，对其拟合精度和误差进行了评价。仿真结果表明，神经网络法具有较高的拟合精度，而且计算方便，对研究车辆的动力性和燃油经济性的可信程度具有重要意义，可为实现发动机与车辆传动系统共同工作的动力匹配奠定一定的理论基础。