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基于LSTM神经网络的柴油机NO_x排放预测
引言
空气污染已经成为全球面临的一个严重问题，尤其是氮氧化物(NO_x)的排放对人体健康和环境造成的影响越来越大。因此，在柴油机NO_x排放控制领域中，预测模型的研究越来越受到关注。本文基于LSTM神经网络的柴油机NO_x排放预测模型，对柴油机排放控制进行研究和探讨。
方法
1.数据预处理
在研究柴油机NO_x排放预测模型时，需要使用真实数据。本研究以某柴油机的排放数据为例，对原始数据进行预处理和清洗，并将其分成训练集和测试集。
2.特征提取
为了预测柴油机的NO_x排放，需要选取相关的特征进行建模。本研究选择柴油机的负荷、转速、喷油量等参数作为建模特征。
3.LSTM神经网络建模
本研究使用LSTM(Long-ShortTermMemory)神经网络进行建模。LSTM能够考虑到时间序列数据的长期依赖关系，与传统的前馈神经网络相比，它拥有更强的容错性和稳定性。本研究使用Keras作为深度学习框架，实现了LSTM神经网络。
4.模型评估
为了评估模型的性能，本研究选择了均方误差(MeanSquaredError,MSE)和均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)作为评估标准。MSE和RMSE都是越小越好的，我们希望选择的模型在测试集上表现得越好越好。
结果
本研究将柴油机的负荷、转速、喷油量等参数输入LSTM神经网络进行训练，将得到的模型应用于测试集。实验结果表明，基于LSTM神经网络的柴油机NO_x排放预测模型可以有效地预测柴油机的NO_x排放。
结论
本研究使用LSTM神经网络进行了柴油机NO_x排放预测模型的研究，实验结果表明，该模型预测准确率较高。在未来的研究中，可以进一步考虑其他的特征和建模方法，以提高模型的性能。