为实现选择性催化还原系统(selective catalytic reduction,SCR)尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的柴油机瞬态NO_(x)排放预测模型。针...为实现选择性催化还原系统(selective catalytic reduction,SCR)尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的柴油机瞬态NO_(x)排放预测模型。针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NO_(x)排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免人为选取参数对神经网络预测性能的不良影响,采用遗传算法优化LSTM神经网络的参数,建立预测柴油机瞬态NO_(x)排放的GA-LSTM模型;最后对预测模型进行了性能测试。结果表明,该模型具有较好的预测能力。展开更多
基金Supported by the Fund of Shanghai Alliance Project(LM201601)the Fund of the Key Laboratory for Ultrafine Materials of The Ministry of Education(15Q10932)+1 种基金the Fundamental Research Funds for the Central Universities,China(16D110916)National Natural Science Foundation of China(11672077)
文摘为实现选择性催化还原系统(selective catalytic reduction,SCR)尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的柴油机瞬态NO_(x)排放预测模型。针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NO_(x)排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免人为选取参数对神经网络预测性能的不良影响,采用遗传算法优化LSTM神经网络的参数,建立预测柴油机瞬态NO_(x)排放的GA-LSTM模型;最后对预测模型进行了性能测试。结果表明,该模型具有较好的预测能力。
