基于神经网络和LSSVM的点火提前角组合预测研究.pdf

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1、第46卷第6期小型内燃机与车辆技术2017年12月SMALLINTERNALCOMBUSTIONENGINEANDVEHICLETECHNIQUEV01．46No．6Dec．2017基于神经网络和LSSVM的点火提前角组合预测研究书刘东阳李岳林王重阳葛进刘博夫(长沙理工大学汽车与机械工程学院湖南长沙410076)摘要：针对传统插值法确定汽油机点火提前角精度较低的问题，提出了根据发动机负荷变化的可变最优加权方法，并建立了基于BP—LSSVM的汽油机可变最优加权点火提前角组合预测模型，通过点火提前角预测结果的对比与

2、分析，验证了提出的基于神经网络和LSSVM的汽油机点火提前角组合预测模型的准确性和有效性。关键词：汽油机点火提前角混沌算法RBF神经网络中图分类号：TK413．9+6文献标识码：A文章编号：2095—8234(2017)06—0014—04AResearchonIgnitionAdvanceAngleCombinedPredictionBasedonNeuralNetworkandLSSVMLiuDongyang，LiYuelin，WangChongyang，GeJin，LiuBofuChangshaUnive

3、rsityofScience&Technology(Changsha，Hunan，410076，China)Abstract：Aimingattheproblemthattheprecisionoftheignitionadvanceangleofthegasolineenginedeterminedbythetraditionalinterpolationmethodislow，avariableoptimalweightingmethodisproposedaccordingtothevariationof

4、engineloadandavariableoptimalweightedcombinationmodelofBP-LSSVMignitionadvanceangleisestablished．Bycomparingandanalyzingtheresultsofotherpredictionmodel，theaccuracyandvalidityoftheBP-LSSVMignitionadvanceanglecombinedpredictionmodelbasedonneu-ralnetworksandLS

5、SVMisverified．Keywords：GasolineEngine；Ignitionadvanceangle；Chaosoptimizationalgorithm；RBFneuralnetworks引言由于汽油机工作过程复杂，点火提前角与发动机运行工况关系具有非线性特性，用单一模型进行点火提前角预测时，其预测精度也会各有不同，如果通过一一计算各模型的精度，可以选出相对精度较好的预测模型，但这并不是最好的预测模型的选择方法。而组合模型预测则是将各种单一预测模型预测的点火提前角按照某种方式进行组合，将各单一

6、预测模型所提供各自特有的点火提前角预测信息综合起来，合理的权重分配可使得组合模型的点火提前角预测值可综合各单一模型特点和信息，具有更好的预测结果，提高点火提前角预测模型的精确性和可靠性。1点火提前角BP—LSSVM组合预测1．1最优组合预测最优组合预测方法通常基于一定的约束条件，按照预测误差平方和最小化原则构造目标函数，通过求得目标函数的最大值或最小值，进而确定各单一预测模型权重，该加权方法，遵循系统最优化原则，将预测整体最优作为目标，在实际应用中效果更加理想；同时，相对误差平方和倒数法，该方法具有更高的预测精

7、度，因此本文采用最优加权的方法来+基金项目：湖南省自然科学基金资助项目(2016JJ2003)。作者简介：刘东阳(1991一)，男，硕士研究生，主要研究方向为汽车节能减排。第6期刘东阳等：基于神经网络和LSSVM的点火提前角组合预测研究15设计BP模型和LSSVM模型在组合模型中所占的权重【110假设被预测点火提前角的原数据序列为‰，k=1，2，．．．，n}，采用m种单项预测法分别进行预测，设第i种预测法在第k种工况时的预测值是王。，i=1，2⋯．，m，k=1，2，．．．，lZ。那么，称e止=坼一^)为第i种单

8、一预测法在k工况下的预测残差，设∞。，甜：，⋯，∞。分别为m种单一预测法的权系数，且∑蛾=1。i=l设P沪ccJ。^+∞2厶+⋯+∞。厶为k工况下的组合预测值，e。为对应工况下点火提前角的预测误差，则有：e。=五一或=∑呲舯i一1令对应的预测误差平方和为Q。，则：Q-．∑e：=∑∑∑∞ieikIAJjejk(1)k=1^=li=1j=1因此，要求得以点火提前角的预测误差平方和最小化为目