船舶柴油机NOx排放特性神经网络预测中的试验设计

• 作者: 尹自斌 杨国豪
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船舶柴油机 NOx排放 神经网络 均匀设计 学习样本
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: U664.1
• 字数: 3023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2010.03.006

摘要

研究船舶柴油机NOx排放特性神经网络预测中的学习样本选取试验设计方法.根据用于主机的船舶柴油机可能持续运行范围的工况变化特点,提出采用功率因素变边界的均匀设计法进行试验设计选取样本,并验证了其可行性.研究结果表明,变边界均匀设计法选取的样本用于神经网络训练,预测精度明显高于随机样本选取法.4位级变边界均匀设计法选取的样本训练得到的神经网络模型,NOx排放浓度预测误差小于3.8%,NOx比排放预测误差小4.5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨国豪	集美大学轮机工程学院	60	368	11.0	15.0
2	尹自斌	集美大学轮机工程学院	53	123	5.0	7.0