车用汽油机瞬态空燃比的混沌时序非线性组合辨识模型

• 作者: 吴钢 徐东辉 李岳林 胡忠录 解福泉
• 来源期刊: 中国公路学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 汽车工程 混沌时序 非线性组合 辨识 支持向量机 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 汽车工程
• 页码范围: 109-115
• 分类号: U464.171
• 语种: 中文

摘要

为提高汽油机瞬态空燃比的辨识精度,提出了混沌时序非线性组合辨识模型.采用2种单项辨识方法,包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)及径向基函数(RBF)前向型神经网络,分别对瞬态空燃比时间序列进行建模与辨识.采用非线性组合方法利用BP神经网络对2种单项辨识方法的结果进行组合辨识,并与Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型进行比较.结果表明:混沌时序非线性组合辨识模型的辨识精度优于Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型,具有更强的非线性辨识能力,能提高瞬态空燃比的辨识精度,为空燃比反馈控制的成功实行提供了有力依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐东辉	宜春学院物理科学与工程技术学院	16	42	4.0	5.0
2	解福泉	长沙理工大学汽车与机械工程学院	22	54	4.0	6.0
4	李岳林	长沙理工大学汽车与机械工程学院	80	356	10.0	13.0
7	胡忠录	长沙理工大学汽车与机械工程学院	15	43	4.0	6.0
8	吴钢	长沙理工大学汽车与机械工程学院	6	12	2.0	3.0