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基于PCA-GRU的轻型汽油车NOx排放预测

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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.
Lightweight gasoline vehicle NOx emission prediction based on PCA-GRU

王珑迪、何超

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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

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

2023

时代汽车
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影响因子：0.014
ISSN：1672-9668
年,卷(期)：2023.(10)
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