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基于神经网络和LSSVM的点火提前角组合预测研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
A Research on Ignition Advance Angle Combined Prediction Based on Neural Network and LSSVM
作者:
刘东阳;李岳林;王重阳;葛进;刘博夫
作者机构:
长沙理工大学汽车与机械工程学院 湖南长沙410076
[刘东阳; 葛进; 王重阳; 李岳林; 刘博夫] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
汽油机;点火提前角;混沌算法;RBF神经网络
关键词(英文):
Ignition advance angle;Chaos optimization algorithm;RBF neural networks
期刊:
小型内燃机与车辆技术
ISSN:
2095-8234
年:
2017
卷:
46
期:
6
页码:
14-17
基金类别:
湖南省自然科学基金资助项目(2016JJ2003).
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
汽车与机械工程学院
摘要:
针对传统插值法确定汽油机点火提前角精度较低的问题,提出了根据发动机负荷变化的可变最优加权方法,并建立了基于BP-LSSVM的汽油机可变最优加权点火提前角组合预测模型,通过点火提前角预测结果的对比与分析,验证了提出的基于神经网络和LSSVM的汽油机点火提前角组合预测模型的准确性和有效性.
摘要(英文):
Aiming at the problem that the precision of the ignition advance angle of the gasoline engine determined by the traditional interpolation method is low, a variable optimal weighting method is proposed according to the variation of engine load and a variable optimal weighted combination model of BP-LSSVM ignition advance angle is established. By comparing and analyzing the resuhs of other prediction model, the accuracy and validity of the BP-LSSVM ignition advance angle combined pred...

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