基于组合模型的高原环境GDI汽油车排放预测 |
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引用本文: | 王珑迪,何超,李加强,刘学渊,王浩.基于组合模型的高原环境GDI汽油车排放预测[J].车用发动机,2023(2):67-72. |
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作者姓名: | 王珑迪 何超 李加强 刘学渊 王浩 |
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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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基金项目: | 国家自然科学基金项目(51968065); |
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摘 要: | 为预测高原环境下缸内直喷(Gasoline Direct Injection, GDI)汽油车CO和PN的瞬时排放量,开发并评估了一套基于深度学习的排放预测模型。利用便携式车载排放测试系统对一辆GDI汽油车进行实际道路排放测试;加入奇异谱分析对原始时间序列进行处理,剔除时间序列中的异常值;利用XGBoost模型对GDI汽油车的CO和PN的瞬时排放进行初步预测,并利用SVR模型进行残差修正得到最终的预测结果。将预测结果与实际道路排放试验中使用PEMS设备测量的实际值进行比较,结果表明,XGBoost-SVR排放预测模型能较好地预测GDI汽油车瞬时CO和PN的排放,相比单一的XGBoost模型,RMSE分别提高了22.9%和39.7%,决定系数R2均大于0.9,支持预测结果的可靠性。该模型对监测高原环境下GDI汽油车实际道路排放具有一定的工程意义。
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关 键 词: | 高原 缸内直喷(GDI) 排放预测 组合模型 |
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