基于PCA-GRU的轻型汽油车NOx排放预测

Lightweight gasoline vehicle NOx emission prediction based on PCA-GRU

王珑迪 ¹何超¹

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作者信息

1. 西南林业大学机械与交通学院云南省昆明市 650000;云南省高校高原山区机动车环保与安全重点实验室云南省昆明市 650224
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摘要

为建立一种轻型汽油车NOx排放预测模型,在昆明市内采用便携式车载排放测试系统(Portable Emission Measurement System,PEMS)对一辆轻型汽油车进行实际行驶污染物排放(Real Drive Emission,RDE)测试;利用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对影响轻型汽油车排放的特征参数进行降维,将降维后的数据作为门控循环单元神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)的输入,建立基于PCA-GRU的排放预测模型,对轻型汽油车的NOx的排放量进行瞬时预测.结果表明,PCA-GRU模型对NOx的预测结果的平均绝对误差为0.133mg/s,绝对系数为0.88,相比于单一的GRU模型,分别提高了42.4％和8.6％.该排放预测模型可以实现对轻型汽油车NOx排放较准确的预测,具有一定的工程价值.

关键词

便携式车载排放测试系统/RDE测试/主成分分析/门控循环单元神经网络/排放预测模型

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出版年

2023

时代汽车

影响因子：0.014

ISSN：1672-9668

被引量1

参考文献量1

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