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原文传递柴油机氮氧化物排放预测研究

题名：	柴油机氮氧化物排放预测研究
正文语种：	中文
作者：	胡伟李幸丹
作者单位：	解放军78606部队
关键词：	柴油机氮氧化物排放 BP神经网络预测模型选择性催化还原
摘要：	采用误差反向传播(Error Back Propagation，BP)神经网络预测柴油机氮氧化物(NOx)排放浓度，选取柴油机转速和排气温度作为网络输入量，将试验数据分为训练数据和测试数据，得到预测模型最佳网络结构为8-17-1。对BP网络预测模型进行试验，预测绝对误差为7.9[％]，优于绝对误差为27.0[％]的回归分析预测模型。考虑选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction，SCR)催化器对还原剂的存贮能力，该模型预测误差可降低到3[％]以下。将BP神经网络预测模型应用于嵌入式系统中，采用ATmega128单片机，运算时间为25ms，能够满足SCR还原剂喷射实时控制要求。
会议日期：	20091219
会议举办地点：	成都
会议名称：	2009年四川省第九届汽车学术交流年会
出版日期：	2009-12-19
母体文献：	2009年四川省第九届汽车学术交流年会论文集
分类号：	TK421.5 TP183