基于IMPSO-BPNN的天然氣摻氫發(fā)動機性能預測

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(PSO-BPNN)模型的性能，基于慣性權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重和非線性加速因子調整策略的改進粒子群算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(IMPSO-BPNN)方法；將IMPSO-BPNN方法應用于天然氣摻氫(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)的回歸分析與預測，并從預測精度... （共12頁）