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公开(公告)号：CN110276476A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910445060.7
申请日：2019-05-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO-RBF神经网络的汽车发动机烟度预测方法，包括以下步骤：首先收集汽车发动机试验数据，确定数据融合模型；其次，利用粒子群优化算法构建RBF神经网络拓扑结构模型；然后将收集好的汽车发动机数据样本进行数据归一化处理；接着用已构建好的RBF拓扑结构模型进行训练学习；最后根据网络训练结果建立汽车发动机烟度预测模型。本发明基于PSO-RBF神经网络的汽车发动机烟度预测方法，解决了传统关于汽车发动机烟度数据说服力不足的技术问题，实现了通过建立的PSO-RBF神经网络，能够全面、客观、科学和规范地对汽车发动机烟度预测。
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