基于AM-CNN-LSTM模型的柴油机NO_x排放预测

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摘要：为精确控制选择性催化还原（selective catalytic reduction，SCR）系统的尿素喷射，提出一种基于注意力机制（attention mechanism， AM）的卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）-长短时记忆网络（long shortterm memory， LSTM）模型预测柴油机NOx排放的方法，根据柴油机NOx生成机理和车辆实际道路测试采集的数据选取相关变量；使用AM-CNN模型提取特征，利用LSTM模型对提取的特征进行分析预测NOx排放。（剩余12558字）