【摘 要】
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分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心
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分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分提取自变量中信息和NN非线性拟合性高的优点;并建立了某柴油机NO_x排放预测模型,该模型预测精度高,训练误差均方根和测试误差均方根分别为30×10-6和62×10-6.
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