基于AM-CNN-LSTM模型的柴油機(jī)NO_x排放預(yù)測(cè)

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摘要：為精確控制選擇性催化還原（selective catalytic reduction，SCR）系統(tǒng)的尿素噴射，提出一種基于注意力機(jī)制（attention mechanism， AM）的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）-長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（long shortterm memory， LSTM）模型預(yù)測(cè)柴油機(jī)NOx排放的方法，根據(jù)柴油機(jī)NOx生成機(jī)理和車輛實(shí)際道路測(cè)試采集的數(shù)據(jù)選取相關(guān)變量；使用AM-CNN模型提取特征，利用LSTM模型對(duì)提取的特征進(jìn)行分析預(yù)測(cè)NOx排放。（剩余12558字）