摘要
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，柴油机排放的氮氧化物（NOx）是造成大气污染的主要污染源之一，严重危害着人类健康和生态环境。
因此，准确预测柴油机NOx排放对于制定有效的排放控制策略至关重要。
神经网络算法作为一种强大的机器学习方法，具有强大的非线性拟合和自学习能力，在柴油机NOx排放预测方面展现出巨大的潜力。
本文首先介绍了柴油机NOx排放的危害和预测意义，以及神经网络算法的基本原理和优势。
然后，回顾了近年来神经网络算法在柴油机NOx排放预测中的应用研究进展，详细介绍了不同类型神经网络模型的构建方法、优缺点和适用场景。
此外，还分析了影响柴油机NOx排放预测精度的关键因素，如输入参数选择、数据预处理和模型训练方法等。
最后，展望了神经网络算法在柴油机NOx排放预测中的未来发展趋势，并提出了相应的建议。
关键词：柴油机；氮氧化物；排放预测；神经网络；机器学习
柴油机以其高功率密度、高燃油经济性和耐久性等优点，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。
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