基于LS-SVM的涡轮增压发动机性能预测

• 作者: 严其艳
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 涡轮增压 发动机性能 支持向量机 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 先进算法与人工智能
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2710字
• 语种: 中文

摘要

针对神经网络方法在涡轮增压发动机性能预测方面存在的缺陷,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机的涡轮增压发动机性能智能预测方法.介绍了最小二乘支持向量机的基本算法,分析了涡轮增压发动机的性能指标,选择发动机转速、压缩比、容积效率、平均指示压力和平均制动压力作为预测模型的输入参数,输出功率、输出扭矩和有效燃油消耗率作为预测模型的输出量,进一步建立了基于最小二乘支持向量机的涡轮增压发动机性能预测模型.仿真实例的预测结果表明,所建立的智能涡轮增压发动机性能预测模型是合理有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严其艳	广东科技学院机电工程系	57	26	3.0	3.0