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车用汽油机瞬态空燃比的混沌时序非线性组合辨识模型

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:3
摘 要:为提高汽油机瞬态空燃比的辨识精度,提出了混沌时序非线性组合辨识模型。采用2种单项辨识方法,包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)及径向基函数(RBF)前向型神经网络,分别对瞬态空燃比时间序列进行建模与辨识。采用非线性组合方法利用BP神经网络
  • 【题 名】车用汽油机瞬态空燃比的混沌时序非线性组合辨识模型
  • 【作 者】李岳林 解福泉 徐东辉 吴钢 胡忠录
  • 【机 构】长沙理工大学汽车与机械工程学院 湖南长沙410076 河南交通职业技术学院 河南郑州450005 宜春学院物理科学与工程技术学院 江西宜春336000
  • 【刊 名】《中国公路学报》2015年 第4期 109-115页 共7页
  • 【关键词】汽车工程 混沌时序 非线性组合 辨识 支持向量机 RBF神经网络
  • 【文 摘】为提高汽油机瞬态空燃比的辨识精度,提出了混沌时序非线性组合辨识模型。采用2种单项辨识方法,包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)及径向基函数(RBF)前向型神经网络,分别对瞬态空燃比时间序列进行建模与辨识。采用非线性组合方法利用BP神经网络对2种单项辨识方法的结果进行组合辨识,并与Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型进行比较。结果表明:混沌时序非线性组合辨识模型的辨识精度优于Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型,具有更强的非线性辨识能力,能提高瞬态空燃比的辨识精度,为空燃比反馈控制的成功实行提供了有力依据。
 
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  • (1) 汽车工程,混沌时序,非线性组合,辨识,支持向量机,RBF神经网络
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