基于BP神经网络的汽油机进气流量预测研究

摘要：

为提高汽油机空燃比控制系统的实时性及进气流量计量的精确度,提出了一种汽油机进气流量混沌时序BP神经网络预测模型.利用相空间重构技术对进气流量时间序列进行重构,恢复系统原有的混沌性,再利用BP网络对重构后的数据进行训练及预测,达到提高进气流量预测精确度的目的,进而提高汽油机空燃比控制系统的实时性及精确度.试验仿真结果表明,混沌时序BP神经网络预测模型具有更高的预测精度,为精确及时地预测汽油机进气流量提供了一种全新的方法.

关键词：汽油机、混沌时序、BP神经网络、进气流量、预测

所属期刊栏目：41

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51406017,51176014;高等学校博士学科点专项科研基金项目20104316110002;江西省科技支撑计划项目20151BBE50108;河南省交通厅科研项目2012PII10;长沙理工大学工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室开放基金资助项目2013kfjj02;湖南省自然科学基金项目13JJ4063;湖南省教育厅高校创新平台基金项目13K053.

在线出版日期：2016-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：46-50