基于双隐含层GA-BP神经网络的重型柴油车排放预测

作者：王志红; 秦可; 尹冬冬; 卢梦成

来源：合肥工业大学学报(自然科学版), 2019, 42(06): 735-740.

• 车载排放测量系统(PEMS)
• 双隐含层
• 遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络
• LM算法
• 排放预测

为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system, PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back propagation,BP)神经网络的基础上,引入Levenberg-Marquardt(LM)优化算法,用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化网络的权值与阈值;以车辆比功率(vehicle specific power,VSP)为输入,搭建CO、NOx排放预测模型,并用试验数据对模型进行训练、验证。结果表明,CO、NOx的预测结果与样本数据之间的皮尔逊相关系数分别为0.855 3、0.851 2,线性高度相关;在整体误差水平上,CO、NOx排放因子的相对误差分别为2.61%、6.71%。该方法对车辆CO、NOx的瞬时排放和整体排放特性的预测准确性较好,具有一定的理论意义和工程应用价值。

• 单位
  武汉理工大学; 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室