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摘要
为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响，基于录取的全环燃烧室排放试验数据，构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入，CO和NO_x排放指数为输出的神经网络预测模型，确定了最优网络宽度。结果表明，存在一个最优的网络宽度值，使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳，本文最优的网络宽度为2~4。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系，可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后，基于敏感性分析，结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。
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