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基于遗传算法-优化长短期记忆神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型研究
文献摘要:
为实现选择性催化还原系统(selective catalytic reduction,SCR)尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型.针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NOx排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免人为选取参数对神经网络预测性能的不良影响,采用遗传算法优化LSTM神经网络的参数,建立预测柴油机瞬态NOx排放的GA-LSTM模型;最后对预测模型进行了性能测试.结果表明,该模型具有较好的预测能力.
文献关键词:
柴油机;瞬态;NOx预测;长短期记忆神经网络;遗传算法
作者姓名:
杨蓉;杨林;谭盛兰;张松;黄伟;黄俊明
作者机构:
广西大学 机械工程学院 广西制造系统与先进制造技术重点实验室,南宁 530004;广西玉柴机器股份有限公司,玉林 537005
文献出处:
引用格式:
[1]杨蓉;杨林;谭盛兰;张松;黄伟;黄俊明-.基于遗传算法-优化长短期记忆神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型研究)[J].内燃机工程,2022(01):10-17
A类:
B类:
长短期记忆神经网络,柴油机,瞬态,NOx,排放预测,选择性催化还原系统,selective,catalytic,reduction,SCR,尿素喷射量,精确控制,套利,genetic,algorithm,GA,long,short,term,memory,运行特点,定模,神经网络预测,预测性能,遗传算法优化,预测能力
AB值:
0.281241
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