公开(公告)号：CN115324698B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202210947555.1

申请日：2022-08-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张毅然 ,  包叶朋 ,  杨琳 ,  焦安琪 ,  林赫

IPC: F01N11/00 ,  G01N27/12 ,  G06F18/2113 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086

Abstract: 一种基于神经网络的柴油机尾气分析传感方法，利用气体传感器阵列获取污染物气体浓度响应特性曲线；从响应曲线中提取特征值；通过基于模型特征重要性排序的特征选择方法剔除冗余数据后，训练并测试预测神经网络模型，再将训练后的预测神经网络模型用于在线阶段的柴油机尾气识别分析，得到柴油机污染物浓度实时检测数值。本发明构建数据与地区污染物排放因子之间的预测模型，解决电阻型传感器对NO,NO2,NH3等气体的交叉敏感性的问题，实现对污染物组分的定量识别。

公开(公告)号：CN115324698A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210947555.1

申请日：2022-08-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张毅然 ,  包叶朋 ,  杨琳 ,  焦安琪 ,  林赫

IPC: F01N11/00 ,  G01N27/12 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于神经网络的柴油机尾气分析传感方法，利用气体传感器阵列获取污染物气体浓度响应特性曲线；从响应曲线中提取特征值；通过基于模型特征重要性排序的特征选择方法剔除冗余数据后，训练并测试预测神经网络模型，再将训练后的预测神经网络模型用于在线阶段的柴油机尾气识别分析，得到柴油机污染物浓度实时检测数值。本发明构建数据与地区污染物排放因子之间的预测模型，解决电阻型传感器对NO,NO2,NH3等气体的交叉敏感性的问题，实现对污染物组分的定量识别。