基于BP神经网络的油耗测量方法研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景 | 第7页 |
| ·现阶段汽车燃油经济性的评价情况 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的主要研究内容与结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 神经网络技术基本原理及算法 | 第13-20页 |
| ·人工神经神经网络技术介绍 | 第13-16页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第13页 |
| ·人工神经网络的神经元 | 第13-14页 |
| ·神经网络的结构 | 第14-16页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第16-18页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第16-17页 |
| ·BP 神经网络的算法 | 第17-18页 |
| ·BP 神经网络算法的运算过程 | 第18-19页 |
| ·本章 小结 | 第19-20页 |
| 第3章 汽车发动机尾气检测及数据采集系统的设计 | 第20-34页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·发动机进气量数学模型 | 第20-21页 |
| ·油耗测量现有方法介绍 | 第21-23页 |
| ·碳平衡法 | 第21-22页 |
| ·空燃比法 | 第22-23页 |
| ·汽车尾气检测试验平台的搭建 | 第23-26页 |
| ·实验平台设计方案 | 第23-24页 |
| ·实验设备的选择 | 第24-26页 |
| ·实验数据采集分析系统 | 第26-33页 |
| ·采集系统工作原理 | 第26-27页 |
| ·数据采集系统软件设计要求 | 第27-28页 |
| ·采集系统软件说明 | 第28-30页 |
| ·采样数据预处理 | 第30-33页 |
| ·本章 小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于BP神经网络的油耗检测系统 | 第34-46页 |
| ·BP 网络模型的结构设计 | 第34-37页 |
| ·输入神经元选取 | 第34页 |
| ·隐含层数目确定 | 第34页 |
| ·隐含层节点数的确定 | 第34-37页 |
| ·BP 神经网络数据预处理 | 第37-38页 |
| ·BP 神经网络训练 | 第38-43页 |
| ·网络的初始化 | 第38-39页 |
| ·训练参数的设定 | 第39-40页 |
| ·训练算法确定 | 第40-43页 |
| ·BP 网络的测试 | 第43-44页 |
| ·BP 网络模型与空燃比模型的对比 | 第44-45页 |
| ·本章 小结 | 第45-46页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 导师与作者简介 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 摘要 | 第53-55页 |
| ABSTRACT | 第55-56页 |
