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摘要:
神经网络是当前最主要的智能控制技术之一,它模拟人脑的结构及对信息的记忆和处理功能,具有擅长从输入输出数据中学习有用的知识的特性.发动机性能预测是根据发动机结构参数和运转参数来估算推测发动机的各种性能指标,因此可以利用神经网络的学习性的特点,借助神经网络将各种影响汽油机燃烧过程的主要参数对汽油机的非线性影响以网络模型的形式表示出来.文中讨论了如何抛开数学建模的方式,选用广义回归神经网络,进行发动机排放特性的预测.应用MATLAB软件工具箱编程,给出了一个汽油发动机的排放特性预测模型的实例.
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文献信息
篇名 基于广义回归神经网络的发动机排放预测
来源期刊 华南理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 广义回归神经网络 发动机 预测模型
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 51-56
页数 6页 分类号 TH166
字数 3684字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-565X.2003.01.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 俞明 华南理工大学交通学院 17 260 9.0 16.0
2 孙国斌 华南理工大学交通学院 10 90 7.0 9.0
3 黄榕清 华南理工大学交通学院 11 156 6.0 11.0
4 林冬燕 华南理工大学交通学院 2 26 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
广义回归神经网络
发动机
预测模型
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引文网络交叉学科
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华南理工大学学报(自然科学版)
月刊
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大16开
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