基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型 (2006年)

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文件名称：基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型 (2006年)
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更新时间：2021-05-12 06:16:31
自然科学 论文 为了减小车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响，提出一种基于Elman神经网络的空燃比多步预测模型。通过对空燃比数学模型的分析，确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量，同时，为了提高过渡工况空燃比预测精度，在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息。对HL495发动机过渡工况实验数据进行学习，采用梯度算法对Elman神经网络的权值进行调整。研究结果表明：采用该方法能精确预测过渡工况空燃比，预测模型的最大误差小于1%，平均误差小于0.5%。该预测模型可用于实现车用汽油机过渡工况空燃比的精