【作者】

李宇希; 姚栋伟; 吴锋

【单位】

; 浙江大学

【摘要】

基于广义回归神经网络对柴油机NOx排放过程进行建模研究，基于最大信息系数对柴油机运行参数与柴油机NOx排放相关性进行分析，筛选与柴油机NOx排放相关性较高的参数进行基于广义回归神经网络的柴油机NOx原排预测模型建模，分析对比不同建模参数条件下柴油机NOx原排预测模型的性能，结果表明基于广义回归神经网络的柴油机NOx原排预测模型能够在仅考虑较少信息的情况下实现柴油机NOx原排预测，预测结果可作为柴油机后处理系统尿素控制策略提供参考并提高后处理系统性能。

【关键词】

GRNN、柴油机、NOx排放、预测模型

【论文集名称】

墙报交流

【会议名称】

内燃动力碳中和与排放控制学术年会（2023）

【会议时间】

2023-7-17至2023-7-20

【会议地点】

无锡

【下载次数】

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