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人工智能工程應(yīng)用實(shí)例: 發(fā)動機(jī)排放數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)及預(yù)測
隨著環(huán)保意識的加強(qiáng),汽車排放法規(guī)愈加嚴(yán)格, 國六排放法規(guī)引入了實(shí)際行駛污染物排放(Real Drive Emission)測試,簡稱RDE,用以監(jiān)控車輛實(shí)際行駛過程的排放水平?;诜抡鎸DE進(jìn)行預(yù)測面臨很難兼顧眾多復(fù)雜工況等困難。而隨著人工智能的廣泛應(yīng)用,機(jī)器學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用于基于數(shù)據(jù)的預(yù)測研究。我們嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對發(fā)動機(jī)排放的實(shí)測時序數(shù)據(jù)進(jìn)行了相應(yīng)的學(xué)習(xí)和預(yù)測,取得了一些初步的成果。
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