基于BP神经网络预测正庚烷-乙醇混合燃料自燃温度

摘要：

正庚烷-乙醇混合燃料的自燃温度对研究反应控制压燃(RCCI)具有重要的参考意义.采用BP神经网络预测正庚烷-乙醇混合燃料自燃温度,该神经网络模型以正庚烷掺混比、当量比和进气压力为输入,自燃温度为输出,单层隐含层有16个节点时迭代过程均方误差和训练状态梯度均最小.研究结果表明:对神经网络模型训练、验证、测试的线性系数和全局线性系数 R分别为0.99778,0.9979,0.99492和0.99733,预测精度较高;验证了该神经网络模型对正庚烷掺混比、当量比和进气压力变化的泛化能力,预测值与试验值的误差均在允许范围内,因此本模型得到的预测值与试验值具有良好的一致性.

关键词：BP神经网络、正庚烷、乙醇、混合燃料、自燃温度、预测

分类号：TK464(内燃机)

资助基金：国家自然科学基金51576089;研究生创新基金2016026;吉林大学研究生创新基金资助项目2017125

在线出版日期：2018-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：10-15