摘要
柴油机作为一种重要的动力设备,在交通运输、工程机械等领域应用广泛。
然而,柴油机排放的颗粒物(PM)是空气污染的重要来源之一,对人体健康和生态环境造成严重危害。
因此,准确预测柴油机PM排放对于制定有效的排放控制策略至关重要。
神经网络算法作为一种强大的机器学习方法,近年来在柴油机PM排放预测领域展现出巨大潜力。
本文综述了神经网络算法在柴油机PM排放预测中的应用研究进展,首先介绍了柴油机PM排放的基本概念和危害,以及神经网络算法的基本原理;其次,重点阐述了不同神经网络模型在柴油机PM排放预测中的应用现状,并对各种模型的优缺点进行了比较分析;最后,总结了神经网络算法在柴油机PM排放预测应用中面临的挑战和未来发展方向。
关键词:柴油机;颗粒物排放;预测;神经网络;机器学习
柴油机颗粒物(PM)是指柴油发动机燃烧过程中排放的直径小于或等于10μm的固体颗粒和液滴的混合物,其主要成分包括有机碳、元素碳、硫酸盐、硝酸盐等。
PM对人体健康和生态环境危害巨大,可引发呼吸系统疾病、心血管疾病等多种疾病,同时也是造成雾霾天气的重要因素之一。
神经网络算法是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型,其基本单元是神经元,多个神经元相互连接形成神经网络。
神经网络算法通过学习输入数据和输出数据之间的映射关系,建立预测模型,实现对未知数据的预测。
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