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摘要:
提出了一种基于混合遗传算法的径向基神经网络(HGARBF)的车用汽油机过渡工况进气流量预测模型.首先设计了一种新的混合遗传算法,利用梯度算法每次迭代得到的结果来改进遗传算法的群体,将遗传算法的最优个体与梯度算法的迭代解相比较,选择其中的最优点作为梯度算法下一步迭代的起始点,运用该混合遗传算法进行径向基神经网络参数的优化,改善径向基神经网络不同初始参数对其性能的影响;然后建立了基于HGARBF网络的过渡工况进气流量的预测模型.仿真结果表明,该预测模型优于经典的进气流量平均值模型,为精确及时测试汽油机进气流量提供了新的方法.
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文献信息
篇名 车用汽油机过渡工况进气流量预测研究
来源期刊 汽车工程 学科 交通运输
关键词 汽油机 过渡工况 遗传算法 径向基网络 流量预测
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 578-581
页数 4页 分类号 U4
字数 2278字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-680X.2007.07.009
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 李河清 长沙理工大学汽车与机械工程学院 10 102 7.0 10.0
2 侯志祥 长沙理工大学汽车与机械工程学院 25 241 10.0 14.0
传播情况
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引文网络
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2020(2)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
汽油机
过渡工况
遗传算法
径向基网络
流量预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
汽车工程
月刊
1000-680X
11-2221/U
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天连大厦1003室
2-341
1979
chi
出版文献量(篇)
4728
总下载数(次)
23
总被引数(次)
66645
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导