一种混沌RBF神经网络汽油机进气流量预测方法

摘要

本发明提供一种混沌RBF神经网络汽油机进气流量预测方法，包括以下步骤：1)计算进气流量的Lyapunov指数以及用功率谱方法判别汽油机的所述进气流量的混沌性；2)根据C‑C方法计算所述进气流量的混沌时间序列相空间重构的最小嵌入维m，m＜2D+1，计算时间延迟τ；3)构造所述汽油机的所述进气流量的混沌优化RBF神经网络预测模型；4)所述混沌优化RBF神经网络的训练，使目标函数J取最小；5)确定试验数据采集方案；该预测模型具有较快的收敛速度及较高的预测精度，能够准确地预测未来时刻进汽油机气流量，解决了进气流量传感器的传输延迟及其测量不准确等问题而引起空燃比偏差的难题，提高了瞬态空燃比控制系统的快速响应能力，为控制系统精度提高奠定了扎实的基础。