基于QPSO改进LSTM发动机怠速预测的FPID控制

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摘  要： 以北京现代伊兰特G4GD发动机为试验台，将电控系统故障作为实验变量，测得规定时间内双传感器组合发生故障时的发动机怠速，并选原车ECU较难控制的6种组合怠速故障进行分析。基于量子粒子群算法（QPSO）对长短时记忆神经网络（LSTM）隐含层节点、训练次数与学习率进行寻优预测，将预测结果与多种神经网络进行对比，并通过均方根误差（RMSE）评价指标进行判断。（剩余10936字）

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