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后处理技术

摘要

本文提出一种融合了集成算法和随机采样思想的新式神经网络模型——组合神经网络模型，通过对比该模型与传统神经网络模型及随机森林模型的表现，发现组合神经网络有着更好的拟合能力、泛化性及稳定性。随着模型精度的稳步提高，提出了基于组合神经网络模型的特征选取方法。采用组合神经网络进行建模，通过依次增加或减少参数来计算神经网络模型的预测精度，进而计算输入参数对整体模型的模型贡献度。根据各参数模型贡献度提取出建模所需的参数，对模型进行了简化，加快了模型的计算速度。最终通过对其它机型的预测，验证了特征选取结果具有普适性。

关键词

神经网络;发动机排放;特征选取;汽油机;氮氧化物

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