| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-11页 |
| 1.1.1 船舶柴油机排气成分 | 第9页 |
| 1.1.2 船舶柴油机排气污染物生成机理 | 第9-10页 |
| 1.1.3 船舶柴油机排气的危害 | 第10-11页 |
| 1.2 排放法律法规的介绍 | 第11-13页 |
| 1.2.1 《MARPOL73/78 公约》附则Ⅵ | 第11-12页 |
| 1.2.2 控制排放的地方性法规 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究的主要内容与目的 | 第14-16页 |
| 1.4.1 本文研究的目的 | 第14页 |
| 1.4.2 本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 理论基础 | 第16-25页 |
| 2.1 人工神经网络（ANN）的介绍 | 第16-19页 |
| 2.1.1 人工神经网络的发展历史 | 第16-17页 |
| 2.1.2 人类神经元模型 | 第17-18页 |
| 2.1.3 人工神经网络模型 | 第18-19页 |
| 2.2 广义回归神经网络（GRNN） | 第19-22页 |
| 2.2.1 广义回归神经网络概述 | 第19页 |
| 2.2.2 广义回归神经网络（GRNN）的理论基础 | 第19-20页 |
| 2.2.3 广义回归神经网络（GRNN）的结构 | 第20-22页 |
| 2.3 MATLAB神经网络工具箱 | 第22-24页 |
| 2.3.1 MATLAB语言的简介 | 第22-23页 |
| 2.3.2 神经网络工具箱 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 柴油机试验平台介绍及排放预测模型的建立 | 第25-35页 |
| 3.1 试验平台介绍 | 第25-29页 |
| 3.1.1 试验柴油机 | 第25页 |
| 3.1.2 性能测试平台的试验设备 | 第25-26页 |
| 3.1.3 试验台架整体布置图 | 第26-27页 |
| 3.1.4 排气分析仪 | 第27-29页 |
| 3.2 试验中凸轮作用段的选择 | 第29-31页 |
| 3.3 广义回归神经网络（GRNN）建模 | 第31-33页 |
| 3.3.1 输入、输出层神经元数的选择 | 第31页 |
| 3.3.2 数据的处理 | 第31-32页 |
| 3.3.3 平滑参数的确定 | 第32-33页 |
| 3.3.4 交叉验证 | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 预测仿真结果及分析 | 第35-52页 |
| 4.1 仿真结果对比分析 | 第35-43页 |
| 4.1.1 氮氧化物（NOx）对比分析 | 第35-37页 |
| 4.1.2 一氧化碳（CO）对比分析 | 第37-39页 |
| 4.1.3 碳氢化合物(HC)对比分析 | 第39-41页 |
| 4.1.4 二氧化碳（CO2）对比分析 | 第41-43页 |
| 4.2 泛化能力分析 | 第43-44页 |
| 4.3 排气预测界面的开发实现 | 第44-51页 |
| 4.3.1 Java的简介 | 第44-45页 |
| 4.3.2 HTML的简介 | 第45-46页 |
| 4.3.3 CSS的简介 | 第46页 |
| 4.3.4 JS的简介 | 第46页 |
| 4.3.5 Java程序调用MATLAB | 第46-49页 |
| 4.3.6 排放预测界面 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 结论 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57-64页 |
| 在学期间科研成果情况 | 第64页 |