基于BP神经网络的汽油机进气流量预测研究

徐东辉¹，熊印国¹，颜顺林¹，李维奇²，吴钢³

1. 宜春学院物理科学与工程技术学院2. 武汉理工大学3. 长沙理工大学汽车与机械工程学院

摘 要：为提高汽油机空燃比控制系统的实时性及进气流量计量的精确度,提出了一种汽油机进气流量混沌时序BP神经网络预测模型.利用相空间重构技术对进气流量时间序列进行重构,恢复系统原有的混沌性,再利用BP网络对重构后的数据进行训练及预测,达到提高进气流量预测精确度的目的,进而提高汽油机空燃比控制系统的实时性及精确度.试验仿真结果表明,混沌时序BP神经网络预测模型具有更高的预测精度,为精确及时地预测汽油机进气流量提供了一种全新的方法.

关键词：汽油机;混沌时序;BP神经网络;进气流量;预测;