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基于BP神经网络的船舶柴油机氮氧化物排放预测
| 论文题名： | 基于BP神经网络的船舶柴油机氮氧化物排放预测 |
| 关键词： | 船舶柴油机;氮氧化物排放预测;神经网络;数据测取 |
| 摘要： | 本文开展了船舶柴油机NOx排放的相关研究。 首先，阐述了船舶柴油机NOx的生成机理以及国际控制法规，并介绍了当前船舶柴油机NOx排放测试的具体步骤、注意事项和计算方法。 然后，简要介绍了人工智能和BP神经网络的基础知识，并利用BP神经网络的高度非线性拟和功能，将其引入到船舶柴油机NOx排放测试工作中。针对BP神经网络的自身特性，进行了试验设计、实际试验、测取数据等一系列现场试验工作，在设计试验过程中，又引入了正交设计法，使试验测取的数据更具有科学性。在此基础上，在MATLAB环境中编制程序，利用测取的训练网络用数据建立了相应的BP神经网络，再利用测取的网络测试用数据对建立的BP神经网络进行了船舶柴油机NOx排放预测和该网络的泛化能力的分析。 最后，针对本次试验和BP神经网络的具体情况，对进一步提高神经网络模拟船舶柴油机NOx排放的有关方法作了讨论。 |
| 作者： | 魏海波 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 孙培廷 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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