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摘要:
为解决发动机建模和数据拟合准确性的问题,介绍了人工神经网络BP算法的基本概念,并将其应用到发动机建模和数据拟合当中.采用神经网络法和最小二乘法,分别对发动机的外特性和万有特性进行了模拟和训练,在Matlab/Simulink仿真模型的基础上,对其拟合精度和误差进行了评价.仿真结果表明,神经网络法具有较高的拟合精度,而且计算方便,对研究车辆的动力性和燃油经济性的可信程度具有重要意义,可为实现发动机与车辆传动系统共同工作的动力匹配奠定一定的理论基础.
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文献信息
篇名 人工神经网络在发动机建模中的应用研究
来源期刊 机电工程 学科 交通运输
关键词 发动机建模 人工神经网络 数据拟合
年,卷(期) 2012,(9) 所属期刊栏目 机电一体化技术
研究方向 页码范围 1077-1079
页数 分类号 U464|TK417|TP183
字数 2270字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4551.2012.09.021
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 郭浩亮 军械工程学院机械电子系 19 120 6.0 10.0
2 穆希辉 29 166 7.0 11.0
3 杜峰坡 23 126 6.0 10.0
4 陈安成 军械工程学院机械电子系 3 33 3.0 3.0
传播情况
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
发动机建模
人工神经网络
数据拟合
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
机电工程
月刊
1001-4551
33-1088/TM
大16开
浙江省杭州市大学路高官弄9号
32-68
1971
chi
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