【摘 要】
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针对由氧传感器构成的瞬态空燃比反馈控制系统无法满足实时性要求的问题,提出了基于混沌时序最小二乘支持向量机（LS-SVM）的瞬态空燃比预测模型。对试验采集到的一维空燃比数据
【机 构】
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宜春学院物理科学与工程技术学院,长沙理工大学汽车与机械工程学院,河南交通职业技术学院
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针对由氧传感器构成的瞬态空燃比反馈控制系统无法满足实时性要求的问题,提出了基于混沌时序最小二乘支持向量机（LS-SVM）的瞬态空燃比预测模型。对试验采集到的一维空燃比数据利用相空间重构技术构造多维空间数据,恢复空燃比时间序列的多维非线性特性,然后采用LS-SVM对重构后的数据进行训练及预测,得出预测结果。仿真结果表明：与Elman神经网络预测模型及前馈BP神经网络预测模型相比较,混沌时序LS-SVM预测模型具有更强的非线性预测能力,能够有效地提高瞬态空燃比的预测精度。
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