基于LM算法的BP神经网络对汽车排放污染物的预测

• 作者: 王利伟 简晓春 闵峰
• 来源期刊: 重庆理工大学学报：自然科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: CO LM算法 神经网络 检测模型
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 车辆工程
• 页码范围: 11-16
• 页数: 6页
• 分类号: U464.1
• 字数: 3076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2012.07.004

摘要

为实现对汽车排放污染物CO的实时检测，提出采用神经网络软测量技术，以BP神经网络基本原理为基础，引入LM优化算法。选用发动机运转参数中的转速和节气门开度为变量，建立面向LMBP神经网络的汽车排放污染物CO的检测模型，并对该神经网络进行学习训练和模拟验证。结果表明：该方法可行、有效，仿真结果非常接近实测数据，且LMBP算法收敛速度快、预测精度高。同时，也可将该神经网络模型应用于CO的实时控制中，提高控制的实时性和精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	简晓春	重庆交通大学交通运输学院	54	222	9.0	12.0
2	王利伟	重庆交通大学机电与汽车工程学院	3	23	2.0	3.0
3	闵峰	重庆交通大学交通运输学院	3	24	2.0	3.0