摘要
增压直喷(GDI)发动机作为一种高效、低排放的动力系统，近年来得到越来越广泛的应用。
为了优化发动机性能、降低排放，准确预测发动机性能和排放至关重要。
BP神经网络作为一种强大的非线性建模工具，在发动机性能和排放预测方面展现出巨大潜力。
本文综述了GDI发动机性能及排放预测的研究现状，重点阐述了BP神经网络在该领域的应用。
首先，介绍了GDI发动机和BP神经网络的基本原理。
其次，分析了国内外学者利用BP神经网络构建发动机性能及排放预测模型的研究现状，包括模型结构设计、输入输出参数选择、训练算法改进等方面。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的发展趋势。
关键词：增压直喷发动机；性能预测；排放预测；BP神经网络；模型优化
随着全球能源需求的不断增长和环境污染问题的日益严峻，开发高效、低排放的内燃机技术成为汽车行业的重要发展方向。
增压直喷(GasolineDirectInjection,GDI)发动机作为一种先进的发动机技术，具有燃油经济性高、动力性能好、排放低等优点，近年来在汽车领域得到越来越广泛的应用。
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