1. 本选题研究的目的及意义
柴油机作为一种重要的动力来源，在交通运输、工业生产等领域应用广泛。
然而，柴油机在燃烧过程中会产生大量的颗粒物（PM），对环境和人类健康造成严重危害。
因此，对柴油机颗粒物排放进行准确预测，对于制定有效的排放控制策略，改善空气质量具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
柴油机颗粒物排放预测是环境科学与工程领域的研究热点之一，国内外学者对此进行了广泛的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在柴油机颗粒物排放预测方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：（1）预测模型研究：清华大学的研究团队将神经网络算法应用于柴油机颗粒物排放预测，并取得了较好的预测效果[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容包括：1.柴油机颗粒物排放机理分析：-深入研究柴油机颗粒物的形成机理，分析影响颗粒物排放的关键因素，为预测模型的构建提供理论基础。
2.神经网络算法原理研究：-对比分析不同类型的神经网络算法，如BP神经网络、径向基函数神经网络等，选择适合柴油机颗粒物排放预测的算法。
3.预测模型构建与优化：-基于选择的算法，构建柴油机颗粒物排放预测模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法。
1.理论分析阶段：-深入研究柴油机颗粒物排放机理，分析影响颗粒物排放的关键因素，建立颗粒物排放与影响因素之间的关系。
-研究神经网络算法的基本原理，分析不同类型神经网络算法的特点，为预测模型的选择提供理论依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.模型构建方面：-将结合柴油机颗粒物排放机理和神经网络算法的特点，构建更加精确、高效的预测模型，以提高模型的预测精度和泛化能力。
2.模型优化方面：-将探索新的模型优化方法，如遗传算法、粒子群算法等，以提高模型的训练效率和预测精度。
3.应用场景拓展方面：-将探索将神经网络算法应用于柴油机颗粒物排放预测的新场景，如实时排放监测、排放控制策略优化等，以扩展模型的应用范围。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 黄勇,张树生,李鹏,等. 基于深度学习的柴油机颗粒物排放浓度预测[J]. 内燃机学报,2021,39(05):401-409.
[2] 郑凯,张俊,王建新,等. 基于深度置信网络的柴油机PM排放预测方法研究[J]. 小型内燃机与摩托车,2021,50(03):64-70.
[3] 何志超,李国栋,李博. 基于深度学习的发动机台架试验颗粒物排放预测[J]. 汽车工程,2020,42(08):921-927 950.
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