基于神经网络预测正庚烷-乙醇混合燃料自燃极限

摘要

利用正庚烷-乙醇混合燃料自燃温度实验数据搭建的神经网络模型来预测正庚烷-乙醇混合燃料自燃极限.该模型以正庚烷掺混比、当量比和进气压力为输入,自燃温度为输出,隐含层有16个节点时迭代误差最小,训练状态最好;模型误差基本在7以内,误差相对较小,最大绝对误差为12.63,相对误差小于4.2％,在允许的误差范围内;对模型训练、验证、测试和全局线性系数R分别为0.99778、0.9979、0.99492和0.99733,预测精度较高;验证了该神经网络模型对正庚烷掺混比、当量比和进气压力变化的泛化能力,预测值与实验值的误差均在允许范围内,因此本模型得到的预测值与实验值具有良好的一致性.