文档名：基于组合模型的高原环境GDI汽油车排放预测
摘要：为预测高原环境下缸内直喷(GasolineDirectInjection,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.
作者：王珑迪 何超 李加强 刘学渊 王浩Author：WANGLongdi HEChao LIJiaqiang LIUXueyuan WANGHao
作者单位：西南林业大学机械与交通学院,云南昆明650000;云南省高校高原山区机动车环保与安全重点实验室,云南昆明650224
刊名：车用发动机 ISTICPKU
Journal：VehicleEngine
年，卷(期)：2023, (2)
分类号：TK411.5
关键词：高原 缸内直喷(GDI) 排放预测 组合模型
机标分类号：TP391U491F832.4
在线出版日期：2023年5月6日
基金项目：国家自然科学基金，云南省高层次人才项目，云南省高层次人才项目基于组合模型的高原环境GDI汽油车排放预测[
期刊论文] 车用发动机--2023, (2)王珑迪 何超 李加强 刘学渊 王浩为预测高原环境下缸内直喷(GasolineDirectInjection,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...参考文献和引证文献
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