柴油机SCR反应器性能FLS-SVM预测模型

• 作者: 左青松 江彤 谢常清
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌量子遗传算法 最小二乘支持向量机 柴油机 SCR反应器
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 3906-3911
• 分类号: TK421
• 字数: 4807字
• 语种: 中文

摘要

针对柴油机SCR反应器结构参数的模糊特性,将CFD仿真得到的不同结构参数下柴油机SCR反应器在温度为380℃时的性能仿真结果作为训练集,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立柴油机SCR反应器性能FLS-SVM预测模型.研究结果表明:柴油机SCR反应器性能预测模型的相对预测误差均小于3.0％,表明柴油机SCR反应器性能仿真结果与FLS-SVM预测模型的结果具有较高的准确精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢常清	湖南人文科技学院计算机科学技术系	23	88	5.0	8.0
2	左青松	湖南大学机械与运载工程学院	17	105	7.0	9.0
3	江彤	湖南人文科技学院计算机科学技术系	12	22	3.0	4.0