所属栏目：动力工程
【日期】：2024-08-28 【关键词】：汽车工程;天然气掺氢;粒子群优化;人工神经网络;性能预测;标定方法 【摘要】：为进一步提高传统粒子群算法优化反向传播神经网络(PSO-BPNN)模型的性能，基于惯性权重和加速因子对粒子群优化的影响机制，提出一种采用非线性递减惯性权重和非线性加速因子调整策略的改进粒子群算法优化反向传播神经网络(IMPSO-BPNN)方法；将IMPSO-BPNN方法应用于天然气掺氢(HCNG)发动机扭矩、等效燃料比消耗和NO_x比排放等性能参数的回归分析与预测，并从预测精度...
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