基于IMPSO-BPNN的天然氣摻氫發(fā)動機性能預(yù)測

摘要： 為進一步提高傳統(tǒng)粒子群算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO-BPNN)模型的性能，基于慣性權(quán)重和加速因子對粒子群優(yōu)化的影響機制，提出一種采用非線性遞減慣性權(quán)重和非線性加速因子調(diào)整策略的改進粒子群算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IMPSO-BPNN)方法；將IMPSO-BPNN方法應(yīng)用于天然氣摻氫(HCNG)發(fā)動機扭矩、等效燃料比消耗和NO_x比排放等性能參數(shù)的回歸分析與預(yù)測，并從預(yù)測精度... （共12頁）