GD1091型商用車變速器、傳動軸設(shè)計【含CAD圖紙+文檔】

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機(jī)電工程學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計外文資料翻譯 設(shè)計題目: GD1091型商用車變速器、傳動軸設(shè)計 譯文題目: 基于支持向量機(jī)的現(xiàn)代汽油發(fā)動機(jī)性能模型 學(xué)生姓名： 學(xué) 號： 專業(yè)班級： 指導(dǎo)教師： 正文：外文資料譯文 附 件：外文資料原文 指導(dǎo)教師評語： 簽名： 年 月 日 正文：外文資料譯文 文獻(xiàn)出處：浙江科技大學(xué)期刊，2005（6） 基于支持向量機(jī)的現(xiàn)代汽油發(fā)動機(jī)性能模型 黃志文1,王百鍵2,李怡平1,何春明2 (中國澳門大學(xué)，1.計算機(jī)與信息科學(xué)系，2.機(jī)電工程系） 摘要：現(xiàn)代汽車汽油發(fā)動機(jī)的性能有顯著影響的有效調(diào)整。目前的做法 發(fā)動機(jī)調(diào)式依賴于汽車工程師的經(jīng)驗，調(diào)整通常是通過做大量實驗的方法，然后汽車發(fā)動機(jī)運行在測功機(jī)，以顯示實際的發(fā)動機(jī)性能。顯然，目前的做法就是投入大量的時間和金錢，但甚至依然可能無法調(diào)整發(fā)動機(jī)到最佳狀態(tài)，因為正式的性能模型的發(fā)動機(jī)還沒有被確定。隨著新興技術(shù)，支持向量機(jī)（SVM）實現(xiàn)的汽油發(fā)動機(jī)車輛的大致性能模型可以通過訓(xùn)練從采集樣品的發(fā)動機(jī)性能數(shù)據(jù)確定測功機(jī)。因此，調(diào)整發(fā)動機(jī)性能測功機(jī)的數(shù)目可以減少，因為估計的發(fā)動機(jī)性能模型可以在一定程度上代替測功機(jī)測試。在這篇文章中，施工，驗證和精度討論了該模型。 研究表明，預(yù)測結(jié)果很好地符合實際測試結(jié)果。為了說明支持向量機(jī)方法的意義，結(jié)果也與使用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸的方法進(jìn)行了比較。 關(guān)鍵詞:車用汽油發(fā)電機(jī)；電子控制單元的調(diào)整；支持向量機(jī) 1.引言 現(xiàn)代汽車汽油發(fā)動機(jī)由電子控制單元（ECU）控制。發(fā)動機(jī)性能（例如功率輸出，扭矩，制動 具體的油耗和排放水平）被設(shè)置在電子控制單元中的參數(shù)顯著影響。許多參數(shù)都存儲在電子控制單元中，使用查表/圖（圖1）。通常，汽車發(fā)動機(jī)的性能是通過測功機(jī)試驗獲得。一組性能數(shù)據(jù)關(guān)于發(fā)動機(jī)輸出功率和扭矩與速度的曲線的的例子示于圖2。傳統(tǒng)上，設(shè)置電子控制單元是由車輛制造商完成。但是， 近年來，可編程電子控制單元和電子控制單元只讀存儲器（ROM）的編輯器已被廣泛使用在許多轎車。這些設(shè)備允許非原始設(shè)備制造商的工程師根據(jù)不同的附加組件和駕駛員的要求來調(diào)整他們的引擎 。 發(fā)動機(jī)調(diào)整的現(xiàn)行做法依賴于能夠處理一個巨大的引擎控制組合數(shù)的有經(jīng)驗的汽車工程師?，F(xiàn)代汽車發(fā)動機(jī)的輸入輸出參數(shù)之間的關(guān)系 是一個復(fù)雜的多變量非線性函數(shù)，這是非常難以確定的，因為現(xiàn)代汽油發(fā)動機(jī)是熱流體，機(jī)電和計算機(jī)控制系統(tǒng)的集合體。因此，發(fā)動機(jī)調(diào)整通常是通過反復(fù)試驗的方法。工程師首先根據(jù)他/她的經(jīng)驗猜測的電子控制單元的設(shè)定，然后存儲設(shè)置在電子控制單元中的參數(shù)值，然后通過發(fā)動機(jī)運行在測功機(jī)來測試實際的發(fā)動機(jī)性能。如果測試的性能差，工程師調(diào)整電子控制單元中參數(shù)設(shè)置并重復(fù)該過程，直到發(fā)動機(jī)表現(xiàn)是令人滿意的。這就是為什么汽車制造商通常要花幾個月的時間來調(diào)整最佳新車型的電子控制單元。此外，發(fā)動機(jī)性能功能也是引擎依賴，一切發(fā)動機(jī)必須經(jīng)過類似的調(diào)整過程。 圖1 典型的單子控制單元的設(shè)置 圖2發(fā)動機(jī)性能曲線 通過了解性能功能/型號,汽車工程師可以預(yù)測，是否試用的電子控制單元的設(shè)置為增益或虧損。汽車發(fā)動機(jī)只需要經(jīng)過驗證后的模型估計一個滿意的參數(shù)設(shè)置。因此，不必要的測功機(jī)測試，該路徑設(shè)置的數(shù)量可以顯著降低，從而節(jié)省了大量的時間和金錢進(jìn)行測試。 最近的研究論文（布雷斯，1998;特拉弗爾等人，1999年;蘇等，2002;嚴(yán)等，2003;劉和費等， 2004）根據(jù)實驗數(shù)據(jù)描述了基于柴油發(fā)動機(jī)的排放性能使用中性網(wǎng)絡(luò)的建模。眾所周知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（畢曉普，1995年; 赫金，1999年;蘇依肯等人， 2002）是一個普遍的估計。但是它具有兩個主要缺點（斯莫拉等人，1996;Sch?lkopf和斯莫拉，2002）： （1）該體系結(jié)構(gòu)必須確定一個先驗的或被修改的啟發(fā)式的訓(xùn)練方法， 這導(dǎo)致產(chǎn)生了一個不一定最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu); （2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很容易地通過局部極小卡住。防止局部極小的各種方法，像早期停止，體重腐爛等都可以采用。 然而，這些方法有大大地的影響估計模型的通用化，即處理新的輸入狀況的能力。 非線性的傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法回歸（Borowiak，1989;賴安，1996; Seber和野，2003）可被應(yīng)用于構(gòu)造發(fā)動機(jī)性能模型。然而，發(fā)動機(jī)的安裝涉及太多參數(shù)和數(shù)據(jù)。構(gòu)建這樣的高維和非線性數(shù)據(jù)空間的模型對于傳統(tǒng)的回歸方法是一個非常艱巨的任務(wù)。 隨著新興技術(shù)，支持向量機(jī)（SVM）（Cristianini和肖-泰勒， 2000; 蘇依肯等，2002;。佩雷斯 - Ruixo等，2002; Sch?lkopf和斯莫拉，2002），高維的問題，以及以前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點都被克服?；赟VM的回歸，發(fā)動機(jī)性能模型可以用于預(yù)測精度，這樣的測功機(jī)測試的數(shù)量可以顯著降低。此外， 一個測功機(jī)并不總是可用的，尤其是在道路上的細(xì)調(diào)式的情況下。研究對現(xiàn)代汽油發(fā)動機(jī)輸出馬力預(yù)測和扭矩受限于在電子控制單元不同的參數(shù)設(shè)置還是相當(dāng)罕見的，所以使用支持向量機(jī)的發(fā)動機(jī)輸出馬力和扭矩的造型是第一次嘗試。在本篇文章中，術(shù)語，發(fā)動機(jī)的性能，是指在發(fā)動機(jī)的輸出功率和扭矩。 2.支持向量機(jī) SVM是一個新興的技術(shù)，是由萬普尼克開創(chuàng)的（Cristianini和肖-泰勒，2000; Sch?lkopf和斯莫拉，2002）。它是一個跨學(xué)科機(jī)器學(xué)習(xí)，優(yōu)化，統(tǒng)計領(lǐng)域?qū)W習(xí)和泛化理論?；旧纤强梢杂糜谀Ｊ椒诸惡头蔷€性回歸。支持向量機(jī)SVM考慮向量機(jī)的應(yīng)用，作為二次規(guī)劃（QP）權(quán)重問題的各種因素，包括正規(guī)化的因素。因為一個二次規(guī)劃是一個至關(guān)重要的問題，解決二次規(guī)劃的問題是全球性的（甚至是唯一的），而不是的局部解決方案。支持向量機(jī)（斯莫拉等 ，1996），而不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點如下： （1）該系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)不需要測試前確定。任意的輸入數(shù)據(jù)維可以被視為僅僅是線性關(guān)于輸入維數(shù)成本的關(guān)系; （2）支持向量機(jī)回歸作為一個二次規(guī)劃問題來最小化數(shù)據(jù)擬合誤差和正規(guī)化， 這將產(chǎn)生一個全局的（或甚至是唯一的)方法解決最小擬合誤差，同時也可以得到估計模型的高度概括。 3.制定支持向量機(jī)非線性回歸 考慮回歸數(shù)據(jù)集上，D ={（X1， Y1），...，（Xn，Yn）}，有n個點，其中xi∈R ,yi∈R。制定支持向量機(jī)非線性回歸是由下面的等（耿氏，1998表示; Cristianini和肖-泰勒，2000;Sch?lkopf和斯莫拉，2002；蘇依肯等，2002;） 其中，α,α* 是拉格朗日乘數(shù)（每個乘數(shù)可以表示為一個N維向量）; K，核函數(shù)；ε，用戶預(yù)先定義的正規(guī)化常數(shù)；C，用戶預(yù)先定義的正實常數(shù)容量控制。 從我們應(yīng)用的角度看，一些參數(shù)在方程（1）被指定為：N，總數(shù) 引擎設(shè)置（數(shù)據(jù)點）；xi，引擎輸入控制 在第i個樣本數(shù)據(jù)點的參數(shù)，I =1,2，...，N （即第i個發(fā)動機(jī)設(shè)置）;yi，在發(fā)動機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩第i個樣本數(shù)據(jù)點。 αi和α*是已知的作為對應(yīng)于第i個數(shù)據(jù)點，其中第i個數(shù)據(jù)點表示第i個發(fā)動機(jī)設(shè)置和輸出扭矩支持的值。此外，徑向基函數(shù)（RBF）與用戶預(yù)先定義的樣本方差2選為內(nèi)核函數(shù)，因為它往往會產(chǎn)生良好的效果非線性回歸（蘇依肯等，2002;西格，2004）。然后用商業(yè)優(yōu)化軟件包解方程（1），如矩陣實驗室及其優(yōu)化工具箱，兩個N維向量α，α*獲得解決方案，從而產(chǎn)生下列目標(biāo)非線性模型： 其中，b為偏置常數(shù)，X，新的引擎輸入設(shè)置 有n個參數(shù); σ2，用戶指定的樣本方差。 為了得到b，m試驗數(shù)據(jù)點dk=∈D，k= 1，2，...，m，被選擇，使得它們的相應(yīng)的αk和αk*∈（0，c）中，即0<αk，αk* and y= 其中，r是發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速（rpm）和r={1000，2000，3000，...，8000};Ir，點火提前在相應(yīng)的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速r（上止點前），O，整體點火（±上止點前），Tr，噴油時間在相應(yīng)的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速r（毫秒），f，整體燃油調(diào)整（±％）; Jr，停止燃油噴射在相應(yīng)的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速r（上止點前），D，點火停留時間在?15 V（毫秒）; a，空氣溫度（℃），P，燃油壓力（bar），Tr，在相應(yīng)的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速r（牛米）的發(fā)動機(jī)扭矩。 盡管發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速r是連續(xù)變量，在實際的電子控制單元設(shè)置中，工程師通常為每個類別的發(fā)動機(jī)速度的參數(shù)設(shè)置一個地圖格式。地圖通常把速度范圍離散地在500的時間間隔，如圖1所示，即r ={1000，1500，2000，2500，...}。因此，沒有必要在所有的速度范圍內(nèi)建立一個模型。出于這個原因，r是手動分類，在指定的間隔，而不是任何整數(shù)，范圍從0到8500。為了簡化描述和實驗，所設(shè)定的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速是在1000的時間間隔，間隔調(diào)整為{1000，2000，3000，...，8000}，因為r的其它值也遵循完全相同的建模過程。 由于有些數(shù)據(jù)是發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速有關(guān)，另一個符號dr是用來進(jìn)一步指定包含關(guān)于特定r的數(shù)據(jù)集。例如，D1000包含以下參數(shù)： ，而D8000包含（圖3）。 圖3 根據(jù)各種發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速分離數(shù)據(jù)集D成8個子集Dr 因此，D被分離成8子集即D1000，D2000，...，D8000。訓(xùn)練數(shù)據(jù)（發(fā)動機(jī)設(shè)置）為D1000的一個例子示于 表1中。對于每個子集Dr，它被一個接一個傳遞到支持向量機(jī)回歸模塊，方程（1），以構(gòu)造八種相關(guān)于發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速r的扭矩M r（x），即Mr（X）=Mr={M1000，M2000，...，M8000}。 在這種方式中，支持向量機(jī)模塊以8倍的速度運行。在每次運行，一個獨特的子集Dr作為訓(xùn)練集來估算其對應(yīng)的扭矩模型。針對發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速曲線與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)矩通過擬合，并通過由M1000，M2000，...，M8000產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)點，因此獲得的一條曲線。 表1在1000個測試數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的實驗數(shù)據(jù) di 4.2數(shù)據(jù)采樣和安裝啟用 在實際的發(fā)動機(jī)安裝，汽車工程師確定初始設(shè)定，它基本能啟動發(fā)動機(jī)，然后通過調(diào)整初始設(shè)置值的參數(shù)，進(jìn)行發(fā)動機(jī)微調(diào)。因此，輸入?yún)?shù)是基于對由發(fā)動機(jī)制造商所提供的初始設(shè)置的數(shù)據(jù)點進(jìn)行采樣。在我們的實驗中，200個不同的引擎設(shè)置以及性能輸出的樣本數(shù)據(jù)集D是從本田B16A DOHC發(fā)動機(jī)獲取由一個可編程的電子控制單元，MOTEC M4控制（圖4），在測功機(jī)（圖5）運行并保持控制節(jié)氣門全開。 圖4使用MOTEC M4可編程電子控制單元引擎輸入?yún)?shù)的調(diào)整 性能輸出是僅針對發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速，發(fā)動機(jī)扭矩，因為在發(fā)動機(jī)的馬力使用的計算方法： 其中，HP是發(fā)動機(jī)馬力（HP），r，引擎轉(zhuǎn)速（轉(zhuǎn)速：每分鐘轉(zhuǎn)數(shù)）;T，發(fā)動機(jī)扭矩（Nm）。收集樣本數(shù)據(jù)集D的每一個數(shù)據(jù)子集Dr?D，它被隨機(jī)分為兩組： 圖5在底盤測功機(jī)汽車的發(fā)動機(jī)性能數(shù)據(jù)采集 TRAINr代表訓(xùn)練和TESTr代表測試，以使得Dr= TRAINr∪TESTr，其中TRAINr含有80％的Dr和TESTR持有其余的20％（圖6）。然后每個TRAINr被發(fā)送到支持向量機(jī)模塊進(jìn)行訓(xùn)練，它已被利用MATLAB6.5在MS Windows XP中的優(yōu)化工具箱實現(xiàn)的，它運行在一個有512M內(nèi)存的第三代電腦上。執(zhí)行和其他重要問題將在下面的小節(jié)中討論。 4.3數(shù)據(jù)前處理和后處理 為了有更準(zhǔn)確的回歸結(jié)果，該數(shù)據(jù)集通常是標(biāo)準(zhǔn)化之前進(jìn)行測試（派爾，1999年）。這可以防止任何參數(shù)主導(dǎo)的輸出值帶來危害。所有輸入和輸出值必然要標(biāo)準(zhǔn)化到一定變化范圍內(nèi)[0,1]，即單位方差，通過下面的變換公式： 其中，Vmin和Vmax分別代表輸入或輸出參數(shù)v的最小值和最大值。例如，V∈[8,39]，Vmin= 8和Vmax=39。限制發(fā)動機(jī)的每個輸入和輸出參數(shù)應(yīng)該通過多個實驗或?qū)＜抑R或制造商的數(shù)據(jù)表來預(yù)先裁定的。由于所有的輸入值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，輸出扭矩值v*的支持向量機(jī)生產(chǎn)的不是實際值。它必須重新代入式（5）以獲得實際的輸出值v。 圖6進(jìn)一步分離數(shù)據(jù)隨機(jī)分為訓(xùn)練集（TRAINr）和測試集（TESTr） 4.4誤差 為驗證Mr的每個模型的準(zhǔn)確性，誤差函數(shù)被建立。對于某型號Mr，相應(yīng)的驗證錯誤是： 其中為第i個數(shù)據(jù)點的測試集或驗證集發(fā)動機(jī)的輸入?yún)?shù);di=表示第i個數(shù)據(jù)點; yi是在數(shù)據(jù)點di的真實扭矩值，n為數(shù)據(jù)點在試驗組或驗證集的數(shù)目。 錯誤Er是一個測試點二和其相應(yīng)的推定轉(zhuǎn)矩值的真值扭矩義Mr（xi）之間的差的根均方。 差異也由真扭矩yi劃分，從而該結(jié)果內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)化范圍是[0，1]。它可保證誤差Er還在于在該范圍內(nèi)。因此，各轉(zhuǎn)矩模型的準(zhǔn)確率Mr使用下列公式計算： 5.超參數(shù)值選擇 方程（1）和（2）表明，用戶必須調(diào)整 3個超參數(shù)（ε，σ，C）。如果不知道他們的最佳值，所有型號的扭矩都不能很好執(zhí)行。為了選擇這些最佳超參數(shù)的值，通常采用10倍交叉驗證（蘇依肯等，2002）。 10倍交叉驗證表示運行的次數(shù)是10，并將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集TRAINr進(jìn)一步分為10份的數(shù)據(jù)點。換句話說，如果 TRAINr有200引擎的設(shè)置，每個部分 包含20引擎設(shè)置。 在每次運行時，十個不相交的部分之一被隨機(jī)選擇用于驗證的。本文選取單一的部分稱為驗證集，用VALIDr表示。其余九個部分組成訓(xùn)練集記為TRr（圖6和圖7）。最初，超參數(shù)的值首先被猜測。在這些猜測超參數(shù)值下，一個轉(zhuǎn)矩模型受到TRr的測試，和其相應(yīng)的驗證錯誤是基于VALIDr以及式中的誤差函數(shù)計算（6）。此過程重復(fù)10次，每次用TRr和VALIDr的不同組合。其結(jié)果是，利用同一組猜測超參數(shù)值10個模型產(chǎn)生。猜測的超參數(shù)的概括是通過在運行的次數(shù)平均的平方錯誤評估驗證。 * 陰影部分是每次運行時驗證集，而所有剩余的部分則是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 圖7 .10倍交叉驗證的概念 通過猜測的不同組合（ε，σ，C），一個最好的組合 猜值被選擇（即用最小平方驗證錯誤）因為它們有最好的概括。使用這些超參數(shù)，每個目標(biāo)轉(zhuǎn)矩模型M R使用的所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)TRAINr再培訓(xùn)。 雖然10倍交叉驗證涉及10 不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生10個不同的扭矩模型，它們都不是最終的轉(zhuǎn)矩模型。10個模型只是核實工作的泛化的超參數(shù)看不見的數(shù)據(jù)。每個力矩模型是使用最后生產(chǎn)工序的整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集TRAINr 。 6.訓(xùn)練 如第3節(jié)中所述，超參數(shù)的組合的數(shù)量是非常巨大的。為了確定最佳組合的超參數(shù)，這是非常耗時的。為了簡化我們的實驗支持向量機(jī)方法演示，我們假設(shè)c =σ=1.0這是常見的選擇。因此，剩余的超參數(shù)被發(fā)現(xiàn)為ε，它表示什么是模型泛化。在這種情況下，ε的值是從一個范圍以增量0.01在0.0至0.2變化。這意味著總共有20個值0.01，0.02，0.03，...，0.2。采用10倍交叉驗證來訓(xùn)練集TRAINr為20次之后，ε值產(chǎn)生用于TRAINr最低驗證錯誤成本被選擇為最佳的超參數(shù)常數(shù)εr*。重復(fù)此過程八次全部超參常數(shù)εr*值的所有TRAINr可確定。最后，8轉(zhuǎn)矩模型M r是使用基于對應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集TRAINr 支持向量機(jī)模塊和所確定的超參數(shù)常數(shù)εr*來進(jìn)行生產(chǎn)的。偏差b*對于不同的轉(zhuǎn)矩模型Mr也可以很容易的使用公式（3）計算。 7.結(jié)果 為了說明支持向量機(jī)回歸的優(yōu)勢，測試結(jié)果與從訓(xùn)練獲得的具有反向傳播功能的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MFN）進(jìn)行比較。因為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個眾所周知的通用估算器，從多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得的結(jié)果可以被看作是一個標(biāo)準(zhǔn)的基準(zhǔn)。 7.1 支持向量機(jī)的結(jié)果 獲得所有扭矩模式的發(fā)動機(jī)后，它利用式（6）和（7）逐個對自己的測試設(shè)置TESTr的精度進(jìn)行評估。根據(jù)表2中所獲得的精確度，預(yù)測的結(jié)果與他們的在超參數(shù)下的實際測試結(jié)果吻合良好。然而，據(jù)信，該模型的精度可通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量來提高。 表2不同型號Mr和相應(yīng)的超參數(shù)精度（假設(shè)C =σ=1.0） 7.2 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果 八神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NETr={NET1000，NET2000，...，NET8000}對于發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速r基于相同的八組訓(xùn)練數(shù)據(jù)TRAINr =TRr∪VALIDr被建立。 TRr實際上是用于訓(xùn)練相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)NETr而VALIDr被用作訓(xùn)練的早期停止驗證集，以便提供更好的網(wǎng)絡(luò)推廣。 每一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由8個輸入神經(jīng)元（發(fā)動機(jī)設(shè)置在一定的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速r的參數(shù)），一個輸出神經(jīng)元（輸出轉(zhuǎn)矩值Tr）和50個隱含神經(jīng)元，這僅僅只是猜測。通常情況下，50個隱含神經(jīng)元能夠提供足夠的能力來接近一個高度非線性函數(shù)。隱藏神經(jīng)元內(nèi)部使用的激活函數(shù)為郯S型傳遞函數(shù)，而純粹的線性濾波器是用于輸出神經(jīng)元（圖8）。 訓(xùn)練方法中采用標(biāo)準(zhǔn)反向傳播的算法（即朝向梯度的負(fù)方向，梯度逐漸下降），從而多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MFN的結(jié)果可以被看作是一個標(biāo)準(zhǔn)。更新的學(xué)習(xí)速率被設(shè)定為0.05。每個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練300時代。所有NETr的訓(xùn)練結(jié)果示于表3中。相同的測試也選擇TESTr集，使得通過SVM和多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型所得精度合理地進(jìn)行比較。使用公式每個NETr的平均精確度使用（6）和（7）進(jìn)行計算，結(jié)果如表3所示。 圖8每個MFN架構(gòu)（層圖） 表3八神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差和平均精度 7.3 討論結(jié)果 表2和表3可以看出，在相同 測試設(shè)置TESTr ，SVM在整體精度上優(yōu)于 MFN約5.56％。此外，超參數(shù)和訓(xùn)練時間的問題也進(jìn)行了比較。 在SVM，3種超參數(shù)（ε，σ，c）須為用戶估計。他們可以使用被猜中10倍交叉驗證。在MFN，學(xué)習(xí)速率和隱神經(jīng)元的數(shù)目是必需的要從用戶提供 。當(dāng)然，這些參數(shù)也可以用 10倍交叉驗證得到解決。然而，支持向量機(jī)往往可以產(chǎn)生更好的泛化精度相比與MFN看不見的例子，如圖所示在表2和3 。 另一個問題是關(guān)于所需培訓(xùn)時間。通過使用一個800 MHz的奔騰III的電腦 與512 MB內(nèi)存的電腦，支持向量機(jī)在同一時間大約需要30分鐘來訓(xùn)練8個屬性，包括計算為10倍交叉驗證訓(xùn)練200個數(shù)據(jù)點?？偣灿?1個SVM訓(xùn)練課程（10次交叉驗證，1次最后一次訓(xùn)練）的一個模型。換句話說，八款車型涉及88 SVM的訓(xùn)練，所以總的訓(xùn)練時間大約為30×88=2640分鐘或44小時。對于MFN，一個時代大約需要2分鐘，每個網(wǎng)絡(luò)需要300時代進(jìn)行培訓(xùn)。因此，它需要大約8×300×2=4800分鐘或80小時為了八個網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)這個估計，支持向量機(jī)的訓(xùn)練時間只有約55％神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時間。 7.4 結(jié)論 支持向量機(jī)方法在不同的發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速下用于產(chǎn)生一組扭矩模型的現(xiàn)代汽油發(fā)動機(jī)。該模型分別在回歸的基礎(chǔ)上從汽車發(fā)動機(jī)通過測功機(jī)獲得八組樣本數(shù)據(jù)。開發(fā)的預(yù)測模型對于車輛微調(diào)非常有用，因為試驗電子控制單元的設(shè)置可以在測功機(jī)或路試運行車輛發(fā)動機(jī)前預(yù)見是收益還是虧損。如果發(fā)動機(jī)的性能與測試電子控制單元設(shè)置可以預(yù)見到有增益，車輛發(fā)動機(jī)然后在測功機(jī)運行進(jìn)行驗證。如果發(fā)動機(jī)性能預(yù)計將虧損，測功機(jī)測試是不必要的，另一個引擎設(shè)置應(yīng)該嘗試。這樣的預(yù)測模型可以大大減少一些昂貴的測功機(jī)測試，它不僅采取最佳的優(yōu)化調(diào)整，也節(jié)約大量開支的燃油，備件，潤滑劑等。該模型也被認(rèn)為是可以讓汽車工程師預(yù)測他/她的新引擎的設(shè)置是在道路測試中是收益還是虧損，其中測功機(jī)無法使用。 此外，實驗表明，該轉(zhuǎn)矩模型的性能和準(zhǔn)確度非常令人滿意。支持向量機(jī)方法在整體精度上比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法高5.56％，其訓(xùn)練時間也比使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)減少約45 ％ 。這方法可以應(yīng)用到各種不同的車用發(fā)動機(jī)。 參考文獻(xiàn)： [1] Bishop, C., 1995. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. [2] Borowiak, D., 1989. Model Discrimination for Nonlinear Regression Models. Marcel Dekker. [3] Brace, C., 1998. Prediction of Diesel Engine Exhaust Emission using Artificial Neural Networks. IMechE Seminar S591, [4] Gunn, S., 1998. Support Vector Machines for Classification and Regression. ISIS Technical Report ISIS-1-98. Image Speech & Intelligent Systems Research Group, University of Southampton, U.K. [5] Haykin, S., 1999. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall. [6] Liu, Z.T., Fei, S.M., 2004. Study of CNG/diesel dual fuel engine’s emissions by means of RBF neural network.J Zhejiang Univ SCI, 5(8):960-965. [7] Pyle, D., 1999. Data Preparation for Data Mining. Morgan Kaufmann. [8] Ryan, T., 1996. Modern Regression Methods. Wiley-Inter- science. [9] Sch?lkopf, B., Smola, A., 2002. Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. MIT Press. 附件:外文資料原文 23