BP神经网络在双燃料发动机排放预测中的应用.pdf

【BP神经网络】是本次研究的核心工具，全称为Back Propagation Neural Network，是人工神经网络的一种，因其在处理非线性问题和复杂关系时表现出强大的适应性和预测能力，被广泛应用于各种领域的数据建模和预测任务。在双燃料发动机排放预测中，BP神经网络利用其自学习机制和非线性逼近特性，对发动机排气中如CO（一氧化碳）、HC（碳氢化合物）、NOx（氮氧化物）和碳烟等污染物的浓度进行拟合和预测。 【双燃料发动机】是研究的主体，它使用两种燃料，例如液化天然气（LNG）和柴油，来提高燃油效率并减少环境污染。LNG因其高甲烷含量、高热值和低氢碳比，成为一种环保的石油替代能源，尤其适用于船用发动机，有助于减轻河道污染。 【数据建模】是研究过程中的关键步骤。通过对双燃料发动机大量排气浓度数据的收集，这些数据被分为训练集（70%）和验证集（30%）。训练集用于训练神经网络模型，验证集则用来检验模型的预测精度，确保模型的泛化能力。 【机器学习】是整个预测系统的基础，BP神经网络属于监督学习的一种，它通过调整权重和偏置来优化网络结构，以最小化预测值与实际值之间的误差，从而达到对未知数据的有效预测。 【深度学习】虽然在标签中提及，但本研究主要集中在传统的BP神经网络，而非深度学习。深度学习通常涉及多层神经网络和大量数据，用于更复杂的模式识别和决策，但在这里并未深入探讨。 研究方法包括设置合适的神经网络结构，如输入层（发动机转速）、隐藏层和输出层（CO、HC、NOx和碳烟的浓度）。通过训练，网络模型能学习到输入和输出之间的关联，当训练完成，模型的预测值与实际测量值的相关系数R大于0.9，表明模型有很好的拟合度。同时，验证阶段的相对平均误差小于10%，证明模型预测结果的准确性满足实际应用需求。 总的来说，这篇研究展示了如何利用BP神经网络进行双燃料发动机排放的预测，为减少试验测试负担、节约成本和优化发动机排放性能提供了有效的方法。这种方法对于持续关注能源和环境问题的科研人员具有重要的参考价值。