摘要： 針對(duì)高原環(huán)境不同海拔地區(qū)工程機(jī)械柴油發(fā)動(dòng)機(jī)NO_x排放與實(shí)際運(yùn)行工況之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，提出了一種基于維度學(xué)習(xí)的狩獵（DLH）搜索策略改進(jìn)GWO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NO_x排放預(yù)測(cè)模型。利用便攜式排放測(cè)試系統(tǒng)（PEMS）對(duì)高原地區(qū)叉車進(jìn)行不同海拔下的實(shí)際運(yùn)行工況排放試驗(yàn)，并將試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集，通過隨機(jī)森林算法完成預(yù)測(cè)模型的輸入特征選擇。結(jié)果表明：I-GWO-BP模型相對(duì)于BP和GWO-BP模型在評(píng)價(jià)指標(biāo)RMSE和R2上表現(xiàn)更優(yōu)，RMSE和R2分別為4.623 3 mg/s和0.925 1，該模型對(duì)高原地區(qū)不同海拔下工程機(jī)械NO_x排放的預(yù)測(cè)精度更高。

關(guān)鍵詞： 高原；氮氧化物；特征參數(shù)；預(yù)測(cè)模型

DOI： 10.3969/j.issn.1001-2222.2024.06.012

中圖分類號(hào)：TK421.5" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： B" 文章編號(hào)： 1001-２２２２（２０24）０6-００83-０7

我國(guó)地形地勢(shì)變化復(fù)雜，海拔1 000 m以上的土地面積占全國(guó)總面積的58%，2 000 m以上的土地面積占33%［1］。在高海拔地區(qū)，低氣壓和低氧氣濃度對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗和污染物排放有顯著影響［2-6］。排放污染物對(duì)人體健康和空氣環(huán)境都會(huì)造成嚴(yán)重的危害，是光化學(xué)煙霧和灰霾的重要成因，根據(jù)我國(guó)“2030年碳達(dá)峰、2060年碳中和”的目標(biāo)及需求，高原地區(qū)工程機(jī)械排放總量的控制及預(yù)測(cè)具有重要的意義。

叉車是一種重要的非道路物料搬運(yùn)設(shè)備，在世界范圍內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用。與其他非道路移動(dòng)機(jī)械總量相比，叉車的數(shù)量相對(duì)較多［7］，占全國(guó)的非道路移動(dòng)機(jī)械總量的18.3%。同時(shí)，根據(jù)《中國(guó)移動(dòng)源環(huán)境管理年度報(bào)告（2023）》，叉車是污染物排放量前三的工程機(jī)械之一［8］。為了更好地控制非道路移動(dòng)源排放，有必要研究非道路移動(dòng)源的污染物排放預(yù)測(cè)模型。部分排放研究是在試驗(yàn)室臺(tái)架試驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，而已經(jīng)有研究證明臺(tái)架試驗(yàn)與實(shí)際排放存在差異［9］。因此，柴油發(fā)動(dòng)機(jī)在實(shí)際運(yùn)行工況中的數(shù)據(jù)收集是一個(gè)重要的基礎(chǔ)，它在排放預(yù)測(cè)的研究中具有重要意義。

在不同海拔的非道路移動(dòng)源實(shí)際排放測(cè)量的研究中，一般使用基于NDIR和NDUV原理的傳感器對(duì)排放污染物進(jìn)行測(cè)量，但傳感器測(cè)量方法仍存在標(biāo)定、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等諸多應(yīng)用問題。同時(shí)試驗(yàn)的周期長(zhǎng)、費(fèi)用高、可重復(fù)性低［10］，海拔落差巨大，這給高原地區(qū)的工程機(jī)械排放測(cè)量帶來了較大的困難。因此，需要研究柴油發(fā)動(dòng)機(jī)在高原地區(qū)不同海拔下的排放預(yù)測(cè)模型。作為機(jī)器學(xué)習(xí)方法的代表，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過激活函數(shù)，可以以任意精度逼近任意非線性函數(shù)［11］，特別適合求解內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的問題。雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）在作為解決廣泛?jiǎn)栴}的工具方面發(fā)揮了重要的作用，但也存在一些缺點(diǎn)，例如陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢。因此，研究者開發(fā)了許多智能優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群算法等，對(duì)ANN的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行初步優(yōu)化，使用優(yōu)化后的權(quán)值和閾值對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，可以加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，獲得全局最優(yōu)值。X. CHEN等［12］使用鵜鶘優(yōu)化算法（POA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，建立了瞬態(tài)NO_x預(yù)測(cè)模型。錢楓等［13］使用動(dòng)態(tài)改進(jìn)遺傳粒子群算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)改進(jìn)，建立了重型車輛NO_x排放預(yù)測(cè)模型。聞增佳等［14］引入遺傳蟻群混合算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，重型車的排放預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較好。H. YU等［15］基于GA-BP算法建立了國(guó)六汽車的NO_x和PN預(yù)測(cè)模型。灰狼算法（GWO）是一種元啟發(fā)式算法，原理類似于狼群追逐獵物的過程［16］，與其他優(yōu)化算法相比，灰狼算法參數(shù)較少，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，全局搜索能力較強(qiáng)［17］。

本研究以工程機(jī)械叉車為例，利用便攜式排放測(cè)量系統(tǒng)（PEMS）在中國(guó)3個(gè)不同海拔地區(qū)進(jìn)行實(shí)際運(yùn)行工況試驗(yàn)，結(jié)合車載診斷系統(tǒng)（OBD）讀取的叉車工況數(shù)據(jù)，使用I-GWO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立預(yù)測(cè)不同海拔下NO_x排放量的模型。使用基于維度學(xué)習(xí)的狩獵搜索策略改進(jìn)的灰狼算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將該算法應(yīng)用于柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的排放預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)模型可以作為估算高原區(qū)域燃油消耗和污染物排放的工具，為區(qū)域碳排放、污染排放控制提供數(shù)據(jù)支持及評(píng)估方法。

1 試驗(yàn)設(shè)備及方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)備

本研究中工程機(jī)械的整備質(zhì)量為4 820 kg，表1列出了工程機(jī)械發(fā)動(dòng)機(jī)的規(guī)格參數(shù)。試驗(yàn)設(shè)備采用Sensors的SEMTECH車載尾氣分析系統(tǒng)，主要包括SEMTECH SCS供電通訊系統(tǒng)、SEMTECH GAS基礎(chǔ)氣體分析系統(tǒng)、SEMTECH CPN顆粒物數(shù)量測(cè)量系統(tǒng)和SEMTECH EFM5尾氣流量計(jì)共4個(gè)功能模塊。測(cè)試設(shè)備及布置示意如圖1所示。

1.2 試驗(yàn)方法

針對(duì)同一臺(tái)工程機(jī)械分別在中國(guó)的蘭州（平均海拔1 500 m）、西寧（平均海拔2 400 m）和海晏（平均海拔3 095 m）3個(gè)不同海拔地區(qū)進(jìn)行實(shí)際運(yùn)行工況研究試驗(yàn)，由于工程機(jī)械在實(shí)際作業(yè)過程中工況變化十分復(fù)雜，為了獲得具有代表性的尾氣排放特征，根據(jù)工程機(jī)械的工作特點(diǎn)，按照設(shè)定工況（冷機(jī)怠速、空載行走、原地舉升、重載行走、復(fù)合作業(yè)、熱機(jī)怠速）對(duì)不同典型工況下的排放污染物進(jìn)行測(cè)試。在此測(cè)試過程中，1 s收集并記錄9個(gè)相關(guān)參數(shù)。在這些參數(shù)中，選擇NO_x排放作為預(yù)測(cè)模型的輸出參數(shù)。使用SEMTECH車載尾氣分析系統(tǒng)測(cè)量環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、海拔、車速以及NO_x排放量，OBD實(shí)時(shí)收集扭矩百分比、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、冷卻液溫度和機(jī)油壓力。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 基于隨機(jī)森林算法的輸入變量選擇

在實(shí)際運(yùn)行工況測(cè)試中測(cè)量了許多參數(shù)，但并非所有參數(shù)都與排放有關(guān)，使用無關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是無效的，只會(huì)降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)用性。因此，有必要進(jìn)行輸入變量的選擇，減少模型輸入的數(shù)量，避免使用影響預(yù)測(cè)精度的冗余參數(shù)，從而降低計(jì)算成本，增加模型的可解釋性。隨機(jī)森林（random forest，RF）是Breiman在2001年提出的一種監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法［18］，由可以執(zhí)行分類計(jì)算的決策樹組成。圖2示出了隨機(jī)森林的基本結(jié)構(gòu)，其是由具有分類函數(shù)的決策樹組成的集成學(xué)習(xí)算法。隨機(jī)森林不僅可以用于分類［19］和回歸預(yù)測(cè)［20］，同時(shí)也可以用于特征選擇［21］，可以判斷不同變量之間的相互影響及其對(duì)模型的重要性，這有助于在建立模型時(shí)優(yōu)化輸入變量［22］。

圖2 隨機(jī)森林模型

2.2 數(shù)據(jù)歸一化

在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時(shí)，通常采用手動(dòng)劃分和隨機(jī)劃分的方法。為了避免手工劃分的主觀性，通常采用隨機(jī)劃分的方式來減少偏差。6種工況的數(shù)據(jù)總量為7 200組， 隨機(jī)選取80%數(shù)據(jù)分配給訓(xùn)練集，剩余20%數(shù)據(jù)分配給測(cè)試集。試驗(yàn)數(shù)據(jù)具有不同的量綱，為了不影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果并消除量綱的影響，采用式（1）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化并將值映射到［0，1］的范圍。

y=xi－x_minx_max－x_min。（1）

式中：y為歸一化后的值；x_max為待處理樣本數(shù)據(jù)的最大值；x_min為待處理樣本數(shù)據(jù)的最小值；xi為待處理的樣本數(shù)據(jù)；

3 I-GWO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）是一種多層映射網(wǎng)絡(luò)，它在向前傳輸信息的同時(shí)使向后的誤差最小化。作為一種經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，BPNN是由輸入層、隱藏層和輸出層組成的多層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱藏層可擴(kuò)展為多層，結(jié)構(gòu)如圖3所示，圖中Xi為輸入層，Yi為輸出層，ωij和ωjk為BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)從外部導(dǎo)入到網(wǎng)絡(luò)中，首先被輸入到輸入層，然后經(jīng)隱藏層逐層向后傳播，直到輸出層。通過對(duì)輸入變量、權(quán)值、偏差和傳遞函數(shù)的線性或非線性組合，信息存儲(chǔ)到網(wǎng)絡(luò)中并沿著減少誤差的方向傳遞，最后得到預(yù)測(cè)結(jié)果。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是其靈活的非線性建模能力，強(qiáng)適應(yīng)性，以及大規(guī)模并行計(jì)算的能力，具有廣泛的應(yīng)用前景。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立工程機(jī)械在不同海拔的排放預(yù)測(cè)模型。隱藏層神經(jīng)元數(shù)的范圍通過經(jīng)驗(yàn)公式確定：

H=m+n+a。（2）

式中：H為隱藏層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)；m為輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)；n為輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)；a為［0，10］之間的常數(shù)。

用于輸入層和隱藏層之間連接的激活函數(shù)是S型函數(shù)（tansig函數(shù)）。隱藏層和輸出層之間的激活函數(shù)是線性函數(shù)（purelin函數(shù)）。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終的訓(xùn)練結(jié)果在很大程度上依賴于初始的權(quán)值和閾值，由于初始參數(shù)的隨機(jī)生成機(jī)制，無論層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)如何，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都容易陷入局部最優(yōu)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，若求解目標(biāo)復(fù)雜，還會(huì)導(dǎo)致算法收斂緩慢。為了解決這個(gè)問題，采用改進(jìn)的灰狼算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的初始權(quán)重和偏置進(jìn)行優(yōu)化，以進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。

3.2 改進(jìn)的灰狼算法

灰狼算法（GWO）是一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、參數(shù)少的新型元啟發(fā)式算法，它模仿了自然界灰狼的等級(jí)制度和狩獵機(jī)制。采用α，β，δ 和ω 4種類型的灰狼來模擬社會(huì)等級(jí)制度。此外，還實(shí)現(xiàn)了狩獵、搜索獵物、包圍獵物、攻擊獵物4個(gè)主要步驟［16］。

在 GWO 中，α，β和δ 引導(dǎo)ω狼群在搜索空間中找到最優(yōu)解的區(qū)域。這種行為可能會(huì)導(dǎo)致GWO陷入局部最優(yōu)，還會(huì)降低種群的多樣性。為了克服這些問題，引入基于維度學(xué)習(xí)的狩獵搜索策略對(duì)灰狼算法進(jìn)行改進(jìn)［23］ （I-GWO）。I-GWO包括3個(gè)階段：初始化、運(yùn)動(dòng)和更新。

1）"" 初始化階段

N只狼按照式（3）在［li，uj］ 范圍內(nèi)隨機(jī)分布在搜索空間中。

Xij=lj+randj0，1×（uj-lj），i∈1，N，j∈［1，D］。（3）

式中：D為問題的維度；uj和lj為上下邊界。

2）" 運(yùn)動(dòng)階段

I-GWO中引入了一種運(yùn)動(dòng)策略，稱為基于維度學(xué)習(xí)的狩獵搜索策略（DLH）。在DLH搜索策略中，每只灰狼通過多鄰域?qū)W習(xí)，構(gòu)建候選狼XDLH。

首先，通過式（4）計(jì)算當(dāng)前灰狼位置Xi（t）與X_i-GWO（t+1）之間的歐幾里得距離Ri（t）：

Ri（t）=‖Xi（t）-Xi-GWO（t+1）‖。（4）

以Ri（t）為半徑，構(gòu)造鄰域Ni（t），如式（5）所示：

Ni（t）={Xj（t）|Di（Xi（t），Xj（t）≤Ri（t）），Xi（t）∈Pop}。（5）

式中：Di為Xi （t）和Xj （t）之間的歐氏距離。

通過式（6）進(jìn)行多鄰域?qū)W習(xí)：

Xi-DLH，d（t+1）=Xi，d（t）+rand×（Xn，d（t）－Xr，d（t））。（6）

式中：X_i-DLH，d（t+1）為DLH策略的第二候選位置。

3）" 選擇和更新階段

通過比較Xi-GWO（t+1）和Xi-DLH（t+1）兩個(gè)候選的適應(yīng)度值來選擇更優(yōu)的個(gè)體，計(jì)算公式如下：

Xi（t+1）=Xi-GWO（t+1），" if f（Xi-GWO）lt;f（Xi-DLH）Xi-DLH（t+1），"" otherwise。（7）

3.3 I-GWO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

GWO-BP算法是利用改進(jìn)的灰狼算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，并將優(yōu)化結(jié)果用于訓(xùn)練BP模型。I-GWO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的流程圖如圖4所示。首先，將經(jīng)過特征選擇的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，隨機(jī)選取訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后初始化I-GWO和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，計(jì)算每個(gè)灰狼的個(gè)體適應(yīng)度，利用DLH搜索策略進(jìn)行灰狼的位置更新，判斷是否滿足終止條件，如滿足則為初始權(quán)值和閾值的最優(yōu)解。最后，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用I-GWO優(yōu)化后的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行訓(xùn)練，完成NO_x排放的預(yù)測(cè)。

定義灰狼算法中的參數(shù)N和D，其中，N表示灰狼種群的種群數(shù)量，D表示灰狼個(gè)體的搜索空間維度。每只灰狼的位置代表BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有初始權(quán)值和閾值，在迭代過程中找到最優(yōu)的α狼位置，即為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的初始權(quán)值和閾值。搜索空間維度的計(jì)算公式如下：

D=a×b+b+b×c+c。（8）

式中：D為灰狼個(gè)體的搜索空間維數(shù)；a為輸入層的神經(jīng)元數(shù)；b為隱藏層的神經(jīng)元數(shù)；c為輸出層的神經(jīng)元數(shù)。

圖4 I-GWO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型流程圖

適應(yīng)度函數(shù)定義為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出和期望輸出之間的均方根誤差，計(jì)算公式如下：

F=∑Ni（expi-prei）2N。（9）

式中：N為用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)數(shù)量；expi為試驗(yàn)過程中某一時(shí)刻排放的實(shí)測(cè)值；prei為試驗(yàn)過程中某一時(shí)刻排放的預(yù)測(cè)值；

3.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)

利用Origin軟件繪圖，采用Matlab軟件進(jìn)行程序的編寫和數(shù)據(jù)處理。使用決定系數(shù)R2和均方根誤差（root mean square error，RMSE）作為預(yù)測(cè)模型的擬合評(píng)價(jià)指標(biāo)。R2越接近于1，RMSE和相對(duì)誤差越接近于0，則說明此預(yù)測(cè)模型擬合的效果越好。評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算公式如下：

R2=1-∑Ni=1（expi-prei）2∑Ni=1（expi-aver）2，（10）

RMSE=1N∑Ni=1（expi-prei）2。（11）

式中：expi為排放試驗(yàn)過程中某一時(shí)刻N(yùn)Ox的實(shí)測(cè)值；prei為排放試驗(yàn)過程中某一時(shí)刻N(yùn)Ox的預(yù)測(cè)值；aver為排放試驗(yàn)過程中樣本NOx的均值；N為試驗(yàn)測(cè)試點(diǎn)總數(shù)。

4 預(yù)測(cè)模型結(jié)果分析

4.1 特征重要性分析

每組試驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄了9個(gè)參數(shù)，其中包括需要預(yù)測(cè)的參數(shù)NO_x排放，而環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、海拔、車速、扭矩百分比、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、冷卻液溫度和機(jī)油壓力作為待定的輸入?yún)?shù)，這些參數(shù)為初步篩選的參數(shù)，其中的一些參數(shù)可能對(duì)實(shí)際排放的影響并不強(qiáng)，直接使用初步篩選的參數(shù)作為輸入可能會(huì)影響預(yù)測(cè)精度。由圖5可以看出，輸入變量扭矩百分比對(duì)NO_x排放的影響最大，而冷卻液溫度和機(jī)油壓力對(duì)NO_x排放的影響較小。因此，選擇與輸出NO_x對(duì)應(yīng)的6個(gè)最重要的輸入變量作為預(yù)測(cè)模型的輸入，分別是環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、海拔、車速、扭矩百分比和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。

圖5 預(yù)測(cè)模型輸入變量的重要性

4.2 預(yù)測(cè)模型性能分析

BP，GWO-BP，I-GWO-BP 3種預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)NO_x的結(jié)果如圖6所示。從6中可以看出，3種預(yù)測(cè)模型都有效地預(yù)測(cè)了不同海拔下的NO_x排放值。BP，GWO-BP，I-GWO-BP的RMSE分別為5.155 2 mg/s，4.877 3 mg/s，4.623 3 mg/s，說明3種模型在訓(xùn)練過程中都能較好地獲得輸入和輸出的關(guān)系。然而，在較突出的峰值處，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果最差，與實(shí)際值具有顯著的誤差，I-GWO-BP模型的預(yù)測(cè)值與其他2種預(yù)測(cè)模型相比更接近實(shí)際值，在峰值處的擬合度最高。雖然仍有個(gè)體偏差較大，但是數(shù)量稀少。

圖6 3種預(yù)測(cè)模型測(cè)試集的預(yù)測(cè)結(jié)果

圖7示出了數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)值和試驗(yàn)值的回歸分析。BP，GWO-BP，I-GWO-BP預(yù)測(cè)模型測(cè)試集的決定系數(shù)R2分別為0.906 8，0.916 7，0.925 1，說明I-GWO-BP預(yù)測(cè)模型比其他2個(gè)模型具有更高的非線性擬合能力，能夠較好地預(yù)測(cè)NO_x的排放。

圖7 測(cè)試集的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的回歸分析

同樣，這些結(jié)果凸顯了I-GWO-BP預(yù)測(cè)精度的提高以及模型適應(yīng)NO_x排放的能力，表明I-GWO-BP網(wǎng)絡(luò)可以有效地用于探索柴油機(jī)NO_x排放變量之間的關(guān)系，表現(xiàn)出了強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力；I-GWO-BP預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度高于其他2個(gè)模型，表明通過I-GWO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)使預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

5 結(jié)束語

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，建立了基于維度學(xué)習(xí)的狩獵搜索策略改進(jìn)的GWO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NO_x預(yù)測(cè)模型，采用不同海拔下的實(shí)際運(yùn)行工況數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集。利用隨機(jī)森林算法，選擇環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、海拔、車速、扭矩百分比和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速6個(gè)最重要的變量作為預(yù)測(cè)模型的輸入，以降低數(shù)據(jù)維度和計(jì)算成本。I-GWO-BP預(yù)測(cè)模型可以保持種群的多樣性，并且提高了全局和局部搜索能力。使用R2和 RMSE分析和評(píng)估3種預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集中的預(yù)測(cè)性能，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和GWO-BP預(yù)測(cè)模型相比，I-GWO-BP模型的RMSE和R2都有所改善，說明I-GWO-BP模型在不同海拔下對(duì)NO_x的預(yù)測(cè)具有更高的預(yù)測(cè)精度。

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NO_x Emission Prediction Model of Diesel Engine Based on I-GWO-BP Neural Network

ZHANG Kaiqiang1，WANG Yong2，3，ZHAI Junqiang2，3，JIANG Xianfeng1，WANG Xiaolei1，WANG Ningfeng4

（1.School of Mechanical Engineering，Qinghai University，Xining 810016，China；2.Qinghai Plateau Science and Technology Development Co.，Ltd.，Xining 810006，China；3.Qinghai Provincial Key Laboratory of Plateau Power and Emission of Internal Combustion Power Machinery，Xining 810006，China；4.School of Chemical Engineering，Qinghai University，Xining 810016，China）

Abstract： For addressing the complex nonlinear relationship between NO_x emissions from diesel engines of construction machinery in different altitudinal regions of plateau environments and actual operational conditions， a diminishing learning-based hunting（DLH） search strategy to improve the grey wolf optimizer（GWO）-BP was proposed to optimize a BP neural network model for predicting NO_x emissions. A portable emission measurement system（PEMS） was used to conduct emission tests on forklifts in plateau areas under various altitudinal operational conditions， and the experiment data were served as the dataset. Feature selection for the prediction model input was completed using the random forest algorithm. The results showed that the I-GWO-BP model outperformed both the BP and GWO-BP models in terms of evaluation metrics RMSE and R2， with RMSE and R2 values of 4.623 3 mg/s and 0.925 1 respectively. The model exhibited good prediction accuracy for NO_x emissions from construction machinery at different altitudes in plateau areas.

Key words： plateau;nitrogen oxides;feature parameter;prediction model

［編輯： 姜曉博］

基金項(xiàng)目： 青海省科學(xué)技術(shù)廳項(xiàng)目（2019-GX-A6）；青海省基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目（2023-ZJ-780）

作者簡(jiǎn)介： 張凱強(qiáng)（1996—），男，碩士，主要研究方向?yàn)闈裆镔|(zhì)干燥控制；763248951@qq.com。

通訊作者： 王寧峰（1976—），男，教授，主要研究方向?yàn)檫^程裝備與控制；wnfeng@163.com。