收藏本站
《2019中國汽車工程學會年會論文集(2)》2019年
收藏 | 手機打開
二维码
手機客戶端打開本文

基于BP神經網絡的拖拉機NO_x排放模型研究

劉學淵  何超  馬志磊  李加強  張榮柱  劉明  鄒浪  彭琪凱  
【摘要】:近年來,農業機械化發展在農業現代化建設中起到了重要的推動作用,但也加劇了農村地區的大氣汙染問題,特別是農用拖拉機的顆粒物(PM)和氮氧化物(NO_X)排放尤爲嚴重。因此掌握拖拉機排放特性從而有效利用其排放具有非常重要的意義。本文接纳車載排放系統(PEMS)對拖拉機實際耕地作業的排放進行測試,並利用BP神經網絡建立了拖拉機NO_X排放預測模型及泛化能力分析。分析結果顯示模型的預測精度較高,能有效預測拖拉機NO_X的排放特性。

手机知网App
【參考文獻】
中國碩士學位論文全文數據庫 前1條
1 白利波;基于BP神經網絡的船用柴油機NO_x排放特性預測[D];大連海事大學;2010年
【共引文獻】
中國碩士學位論文全文數據庫 前7條
1 尹玉瀚;基于軟測量技術的混凝土內部鋼筋無損檢測研究[D];江蘇大學;2018年
2 朱強;船舶廢氣排放與能效水平在線監測[D];武漢理工大學;2017年
3 孫諾一;進氣變化對柴油機燃燒性能影響實驗及狀態評估[D];大連海事大學;2016年
4 張澤旭;船用柴油機NO_x排放建模及分析[D];武漢理工大學;2016年
5 王志強;GA-BP柴油機NO_x排放預測模型的建立及實船應用研究[D];大連海事大學;2014年
6 周夢華;柴油機磨合過程中油液光譜數據算法研究[D];大連海事大學;2011年
7 廖小明;高壓共軌柴油機軌壓智能利用研究[D];哈爾濱工程大學;2011年
【二級參考文獻】
中國碩士學位論文全文數據庫 前9條
1 郭洋;柴油機排放計算方法的改進與誤差因素分析[D];大連海事大學;2008年
2 劉志;船用柴油機NOx排放計算與分析[D];大連理工大學;2006年
3 劉傑;柴油機氮氧化物排放的測量與計算方法研究[D];大連海事大學;2006年
4 吳校明;基于MARPOL73/78附則Ⅵ的船用柴油機排放利用研究[D];上海海事大學;2006年
5 莊重;基于IMO附則Ⅵ的船舶柴油機NOx排放研究[D];上海海事大學;2006年
6 魏海波;基于BP神經網絡的船舶柴油機氮氧化物排放預測[D];大連海事大學;2006年
7 倪智勇;船用柴油機NOx排放及其檢測[D];上海海事大學;2005年
8 王忠俊;船用柴油機氮氧化物(NOx)排放測試分析研究[D];武漢理工大學;2004年
9 呂代臣;船用柴油機NOx實船測試技術與計算方法的研究[D];大連海事大學;2001年
【相似文獻】
中國期刊全文數據庫 前10條
1 秦超;;基于BP神經網絡的煤炭企業轉型水平評價[J];中小企業治理與科技(上旬刊);2017年10期
2 王雨虹;劉璐璐;付華;徐耀松;;基于改進BP神經網絡的煤礦沖擊地壓預測方法研究[J];煤炭科學技術;2017年10期
3 施江旭;張成良;呂文乾;王自龍;;基于BP神經網絡對隧道圍岩變形的預測[J];中國水運(下半月);2017年08期
4 張文東;呂扇扇;張興森;;基于改進BP神經網絡的非均衡數據分類算法[J];計算機系統應用;2017年06期
5 辛民;江亞男;;基于BP神經網絡的鐵路貨車橫向穩定性評估[J];大連交通大學學報;2017年04期
6 羅俊松;;基于神經網絡的BP算法研究及在網絡入侵檢測中的應用[J];現代電子技術;2017年11期
7 唐思源;邢俊鳳;楊敏;;基于BP神經網絡的醫學圖像分割新方法[J];計算機科學;2017年S1期
8 羅威;吳志攀;;一種基于BP神經網絡的指紋識別技術[J];現代計算機(專業版);2017年20期
9 李月;徐守余;;BP神經網絡在砂體連通性評價中的應用[J];甘肅科學學報;2017年04期
10 宋福印;路遠;楊星;喬亞;唐聰;淩永順;;基于BP神經網絡的紅外透過率計算[J];光電子·激光;2017年06期
中國重要會議論文全文數據庫 前10條
1 劉學淵;何超;馬志磊;李加強;張榮柱;劉明;鄒浪;彭琪凱;;基于BP神經網絡的拖拉機NO_x排放模型研究[A];2019中國汽車工程學會年會論文集(2)[C];2019年
2 邵景峰;馬創濤;王蕊超;王希堯;;基于煙花算法改進BP神經網絡的紡紗質量預測模型[A];第36屆中國利用會議論文集(C)[C];2017年
3 楊建華;劉甯;姚余梁;;基于BP神經網絡的裝備服務鏈信任夥伴配置[A];第八屆中國軟科學學術年會論文集(下)[C];2011年
4 張德欣;張海祥;陳友良;;基于BP神經網絡的電子戰系統幹擾能力評估[A];全國第三屆信號和智能信息處理與應用學術交流會專刊[C];2009年
5 範龍振;張子剛;黎志成;;BP神經網絡的一種穩健改進算法[A];治理科學與系統科學進展——全國青年治理科學與系統科學論文集(第4卷)[C];1997年
6 鄭勇明;吳信民;張葉;楊亞新;;BP神經網絡方法在鈾礦山輻射環境評價中的應用研究[A];中國核科學技術進展報告(第二卷)——中國核學會2011年學術年會論文集第5冊(輻射防護分卷、核化工分卷)[C];2011年
7 馬骥;;基于BP神經網絡的生産成本預測[A];全國冶金自動化信息網2014年會論文集[C];2014年
8 張榮;韓京清;;BP神經網絡在自抗擾利用器中的應用[A];1998年中國利用會議論文集[C];1998年
9 苗紅濤;笠峥;;基于優化BP神經網絡的顔色特征模型[A];2015第四屆中國印刷與包裝學術會議論文摘要集[C];2015年
10 包龍生;張樂;于玲;曹鑫;;基于BP神經網絡對大跨徑預應力連續梁橋標高偏差預測分析[A];第22屆全國結構工程學術會議論文集第Ⅰ冊[C];2013年
中國重要報紙全文數據庫 前10條
1 山东科技大学 生一恒 李京儒 孔令达 西南交通大学 张天伟 南昌大学 孙境蔚;基于BP神經網絡的都会建設土地分析模型[N];科學導報;2019年
2 记者 周楚怡 通讯员 蒲佳志 谷辉兵;我州啓動拖拉機安全專項整治行動[N];團結報;2019年
3 宋丙山;雷沃拖拉機讓他越幹越有勁[N];中國農機化導報;2019年
4 江苏经济报记者 陈春裕 实习生 马钰 刘元元;全國首款純電動智能駕駛拖拉機亮相農機展[N];江蘇經濟報;2019年
5 龍施雨;“三要三不要”助拖拉機“延壽”[N];湖南科技報;2019年
6 湖南省农业农村厅法规处 聂建刚;擅自改裝拖拉機屬違法行爲[N];湖南科技報;2019年
7 本报记者 杨梦帆;拖拉機和聯合收割機治理新規發布[N];農民日報;2018年
8 范学民 孫超;農業部公布拖拉機和聯合收割機治理新規定[N];中國農機化導報;2018年
9 孫超;拖拉機和聯合收割機安全監管新規範將“放管服”落到實處[N];中國農機化導報;2018年
10 龍新;農業部公布拖拉機和聯合收割機安全監管新規範[N];農民日報;2018年
中國博士學位論文全文數據庫 前10條
1 李英偉;基于增量改進BP神經網絡微波深度幹燥模型及應用研究[D];昆明理工大學;2011年
2 王吉權;BP神經網絡的理論及其在農業機械化中的應用研究[D];沈陽農業大學;2011年
3 宗伯華;拖拉機自動變速及作業機組綜合利用研究[D];中國農業大學;2004年
4 劉進一;基于速度自適應的拖拉機自動導航利用系統研究[D];中國農業大學;2017年
5 呂軍城;山東省農村居民自殺未遂預警BP神經網絡及指標體系構建[D];山東大學;2015年
6 杜昌順;面向細分領域的輿情情感分析關鍵技術研究[D];北京交通大學;2019年
7 肖理業;基于機器學習的電磁場建模與設計研究[D];電子科技大學;2019年
8 付錢華;憶阻神經網絡的動力學研究[D];電子科技大學;2019年
9 張馬路;Spiking機器學習算法研究[D];電子科技大學;2019年
10 王金玲;基于連續和離散複雜系統的穩定性及耗散性分析[D];新疆大學;2019年
中國碩士學位論文全文數據庫 前10條
1 呂瓊帥;BP神經網絡的優化與研究[D];鄭州大學;2011年
2 阮翔;基于改進的BP神經網絡庫存預測模型及其應用研究[D];南昌航空大學;2016年
3 黃博;基于BP神經網絡的蘭州地區軍用油料消耗預測[D];蘭州大學;2011年
4 劉天舒;BP神經網絡的改進研究及應用[D];東北農業大學;2011年
5 楊大春;基于遺傳算法優化BP神經網絡的行爲識別[D];遼甯科技大學;2012年
6 周志文;灰色BP神經網絡方法的研究[D];廈門大學;2009年
7 徐芳元;基于BP神經網絡的橋梁健康狀況評定[D];長安大學;2006年
8 李麗霞;BP神經網絡及其在疾病預後分類問題中的應用[D];山西醫科大學;2002年
9 趙麗萍;基于BP神經網絡技術對時尚服裝銷量預測的應用方法研究[D];上海交通大學;2009年
10 李楊;基于遺傳算法的BP神經網絡在網絡數據抓取中的研究[D];中國海洋大學;2010年
 快捷付款方式  訂購知網充值卡  訂購熱線  幫助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026