[发明专利]基于深度迁移学习的柴油车排放预测方法、介质及设备

摘要

本发明的一种基于深度迁移学习的柴油车排放预测方法、介质及设备，包括利用计算机设备构建柴油车排放预测模型，然后使用该模型预测目标域车辆的NOx排放；预测模型构建步骤如下：S10：获取源域车辆相关数据和目标域车辆行驶时相关数据并对采集数据进行预处理；S20：预训练特征投影模块，将源域车辆特征和目标域车辆特征投影到一个公共子空间中；S30：预训练尾气预测模块，使用重构后的源域数据特征和标签搭建一个双隐藏层的全连接神经网络预测模型；S40：将预训练的投影模块和预测模块合并构建迁移模型，考虑源域车辆和目标域车辆之间的数据分布差异，在损失函数部分加入源域和目标域之间的KL散度，使目标域数据分布靠近源域数据分布，微调整个模型。