基于SSA-GRNN的汽油機(jī)過(guò)渡工況進(jìn)氣流量預(yù)測(cè)研究

摘要： 針對(duì)過(guò)渡工況下汽油機(jī)進(jìn)氣流量預(yù)測(cè)難度較高的問(wèn)題，構(gòu)建了一種基于麻雀搜索算法（SSA）優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）的進(jìn)氣流量預(yù)測(cè)模型。該模型利用SSA算法對(duì)GRNN的平滑因子進(jìn)行尋優(yōu)辨識(shí)，并采用斯皮爾曼法和對(duì)比分析法提取模型的特征參數(shù)，以達(dá)到較好的預(yù)測(cè)精度和泛化性能。運(yùn)用過(guò)渡工況進(jìn)氣流量樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，結(jié)果表明：在加減速工況下，SSA-GRNN模型預(yù)測(cè)值的平均相... （共9頁(yè)）