【摘 要】
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柴油机具有更高的燃油热效率,但过高的氮氧化物(NOx)排放限制了其发展,准确预测柴油车在实际道路上工作的排放状态,有助于柴油机的开发和设计。瞬态NOx排放序列具有非线性、
【机 构】
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西南林业大学机械与交通学院,云南省高校高原山区机动车环保与安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51266015),云南省重大科技专项(2018ZE001),云南省农业联合青年项目(2017FG001(-093)),云南省教育厅科学研究基金(2020Y0381)。
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柴油机具有更高的燃油热效率,但过高的氮氧化物(NOx)排放限制了其发展,准确预测柴油车在实际道路上工作的排放状态,有助于柴油机的开发和设计。瞬态NOx排放序列具有非线性、非平稳性和非正态分布的特点,直接使用机器学习算法进行预测变得困难。为准确预测柴油机瞬时NOx排放,本研究将自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)应用到柴油NOx瞬态排放模型中,结合支持向量回归机(SVR)对复杂时间序列的高效建模能力,提出一种
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