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摘要
由于难以将行驶路线地形的影响从实际行驶排放(RDE)试验的其它试验边界的影响中独立出来，提出采用神经网格输入变量重要性算法以定量评估行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响强度。以重庆地区RDE试验的数万个数据窗口排放样本为基础，采用因子分析方法缩减数据并消除试验边界之间的信息重叠，建立神经网络模型预测污染物排放并进行输入变量相对重要性占比的计算。结果表明，行驶路线地形试验边界在CO2排放中起主导作用，它的相对重要性远大于行程动力学试验边界。对于CO、PN、NOx污染物排放，地形因素的影响力仍不可忽视，特别是在车辆高速行驶条件下，它对车辆行驶排放的影响与行程动力学因素大致相当。总体而言，在现有排放标准体系中，行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响被严重低估。
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