基于遗传算法—优化长短期记忆神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型研究

为实现选择性催化还原系统（selective catalytic reduction,SCR）尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化长短期记忆（long short term memory,LSTM）神经网络的柴油机瞬态NO_x排放预测模型。针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NO_x排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免人为选取参数对神经网络预测性能的不良影响,采用遗传算法优化LSTM神经网络的参数,建立预测柴油机瞬态NO_x排放的GA-LSTM模型;最后对预测模型进行了性能测试。结果表明,该模型具有较好的预测能力。