神经网络算法在柴油机颗粒物（PM）排放预测中的应用文献综述

柴油机作为一种重要的动力装置，在交通运输、工程机械等领域应用广泛。

然而，柴油机排放的颗粒物（PM）是造成大气污染的重要污染源之一，严重危害着人类健康和生态环境。

准确预测柴油机PM排放量对于制定有效的排放控制策略、优化发动机设计和改善空气质量至关重要。

神经网络算法作为一种强大的机器学习方法，近年来在柴油机PM排放预测领域展现出巨大潜力。

本文综述了神经网络算法在柴油机PM排放预测中的应用研究现状，首先介绍了柴油机PM排放的基本概念和危害，阐述了神经网络算法的基本原理，然后重点分析了不同神经网络模型在柴油机PM排放预测中的应用，比较了各种模型的优缺点，最后展望了该领域未来的发展趋势和挑战。

关键词：柴油机；颗粒物排放；预测；神经网络；机器学习

柴油机以其高效率、高可靠性和低油耗等优点，在交通运输、工程机械、农业机械和船舶动力等领域得到广泛应用。

然而，柴油机在燃烧过程中会产生大量的污染物，其中颗粒物（ParticulateMatter，PM）是主要污染物之一，对人类健康和生态环境造成严重危害。

PM是指悬浮在大气中、空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，也称为PM2.5，具有粒径小、比表面积大、活性强等特点，易于吸附各种有毒有害物质，可通过呼吸系统进入人体，引发呼吸道疾病、心血管疾病甚至癌症，对人体健康构成严重威胁。

此外，PM还会对大气能见度、气候变化和生态系统造成不利影响，因此，控制和减少柴油机PM排放已成为当前环境保护的重要任务。