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基于LIBSVM的LNG公交车尾气排放预测模型

唐旭,  程建川

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2018 >  36(5): 75-82,123
唐旭, 程建川. 基于LIBSVM的LNG公交车尾气排放预测模型[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 75-82,123. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.010
引用本文: 唐旭, 程建川. 基于LIBSVM的LNG公交车尾气排放预测模型[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 75-82,123. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.010
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TANG Xu, CHENG Jianchuan. A Model to Forecast Emission of LNG Buses Based on LIBSVM[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 75-82,123. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.010
Citation: TANG Xu, CHENG Jianchuan. A Model to Forecast Emission of LNG Buses Based on LIBSVM[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 75-82,123. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.010
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基于LIBSVM的LNG公交车尾气排放预测模型

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.010

  • 东南大学交通学院 南京210000

  • 东南大学交通学院 南京210000

基金项目: 

国家自然基金项目

详细信息

  • 中图分类号: U491.92

A Model to Forecast Emission of LNG Buses Based on LIBSVM

    摘要
  • 摘要: LNG公交车尾气排放与多种可量化的行驶状态的指标有关.目前,预测模型变量单一,大多经过分类假设,预测精度较低.为进一步提高LNG公交车尾气排放预测模型的预测精度,建立液化天然气公交车尾气排放量多种因素综合影响的尾气排放模型.实验采集镇江市LNG公交车的CO,CO2,HC,NOx这4类尾气的排放数据和行驶状态信息.将影响因素数据进行归一化处理,提高模型的准确率和稳定性.通过反复的验算,寻找支持向量回归分析模型中适用于LNG公交车尾气排放的最佳参数.建立基于LIBSVM的LNG公交车尾气排放预测模型.结果表明,所建立的LNG公交车尾气模型对于CO,CO2,HC,NOx这4类尾气的平方相关系数分别为:0.921,0.944,0.872,0.964.与公交车尾气预测的其他模型相比,该预测模型的预测精度有较大的提高.

     

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  • 刊出日期:  2018-10-28

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