基于BP神经网络的汽油机尾气排放预测

来源：江苏大学学报·自然科学版杂志2020年第3期北京时间：

作者：左付山,李政原,吕晓,张营

单位：南京林业大学 汽车与交通工程学院, 江苏 南京 210037

摘要：为了准确预测汽油机尾气污染物的排放量,基于BP神经网络模型进行了排放预测.针对汽油机尾气排放预测非线性、特征参数多、样本数据量大等特点,以特征参数的数据流信息作为输入,以车辆排放水平为输出;以BP神经网络为基础,分别建立了汽油机CO，HC，NOx排放预测模型;并完成了正常状态、燃油压力异常、进气压力传感器异常3种模式下的实车验证,将汽车排气分析仪的检测结果与预测结果相比较.结果表明:该预测系统能够对3种气体进行预测,具有较高的预测精度,收敛速度较快,可以达到预期结果,且具有较好的可靠性.

关键词：汽油机, 尾气排放, BP神经网络, 预测模型, 试验验证

基金资助：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51505229)