基于SSA-GRNN的汽油機過渡工況進氣流量預測研究

摘要： 針對過渡工況下汽油機進氣流量預測難度較高的問題，構(gòu)建了一種基于麻雀搜索算法（SSA）優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）的進氣流量預測模型。該模型利用SSA算法對GRNN的平滑因子進行尋優(yōu)辨識，并采用斯皮爾曼法和對比分析法提取模型的特征參數(shù)，以達到較好的預測精度和泛化性能。運用過渡工況進氣流量樣本數(shù)據(jù)對模型進行訓練和預測，結(jié)果表明：在加減速工況下，SSA-GRNN模型預測值的平均相... （共9頁）