基于PCA-GRU的轻型汽油车NOx排放预测 |
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引用本文: | 王珑迪,何超.基于PCA-GRU的轻型汽油车NOx排放预测[J].时代汽车,2023(10):10-12. |
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作者姓名: | 王珑迪 何超 |
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作者单位: | 1. 西南林业大学机械与交通学院;2. 云南省高校高原山区机动车环保与安全重点实验室 |
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摘 要: | 为建立一种轻型汽油车NOx排放预测模型,在昆明市内采用便携式车载排放测试系统(Portable Emission Measurement System,PEMS)对一辆轻型汽油车进行实际行驶污染物排放(Real Drive Emission,RDE)测试;利用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对影响轻型汽油车排放的特征参数进行降维,将降维后的数据作为门控循环单元神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)的输入,建立基于PCA-GRU的排放预测模型,对轻型汽油车的NOx的排放量进行瞬时预测。结果表明,PCA-GRU模型对NOx的预测结果的平均绝对误差为0.133mg/s,绝对系数为0.88,相比于单一的GRU模型,分别提高了42.4%和8.6%。该排放预测模型可以实现对轻型汽油车NOx排放较准确的预测,具有一定的工程价值。
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关 键 词: | 便携式车载排放测试系统 RDE测试 主成分分析 门控循环单元神经网络 排放预测模型 |
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