1. 广西大学机械工程学院
2. 天津大学能源学院(储能科学与工程研究院)
纸质出版:2026
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王秀雷, 桑海浪, 许自涛, 等. 基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算[J]. 内燃机学报, 2026,44(4):340-349.
王秀雷, 桑海浪, 许自涛, et al. 基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算[J]. 2026, 44(4): 340-349.
王秀雷, 桑海浪, 许自涛, 等. 基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算[J]. 内燃机学报, 2026,44(4):340-349. DOI: 10.16236/j.cnki.nrjxb.202604036.
王秀雷, 桑海浪, 许自涛, et al. 基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算[J]. 2026, 44(4): 340-349. DOI: 10.16236/j.cnki.nrjxb.202604036.
将柴油机颗粒捕集器(DPF)碳载量估算抽象为数据预测问题,采用人工智能算法预测轻型柴油机的碳载量.首先,确认7个特征输入分别为DPF压差、废气体积流量、DPF上/下游排气温度、DPF前、后温差、DPF压差Map碳载量及DPF流阻;其次,在数据清洗之后,使用自编码和主成分分析(PCA)异常检测算法,以欧氏距离度量异常度,以2倍方差为阈值剔除异常点;再通过样本分布分析,基于注意力机制和样本密度设置样本权重,优化误差分布;最后,通过模型对比结合参数优化,确认最终模型类型为3层反向传播(BP)神经网络,神经元数量分别为10、20和20个;最后使用动量-自适应梯度下降算法训练模型,对于随机划分的训练集和测试集,决定系数(R
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)分别为0.995、0.991,平均绝对误差(MAE)分别为0.072 g/L、0.086 g/L,对于分段划分的训练集和测试集,通过监控训练过程改善过拟合,R
分别为0.963、0.956
MAE分别为0.374 g/L、0.410 g/L.
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