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物之一，对环境和人类健康构成严重威胁。
准确预测柴油机NOx排放量对于优化柴油机燃烧过程、制定排放控制策略至关重要。
神经网络作为一种强大的机器学习算法，近年来在柴油机NOx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NOx排放预测中的应用研究现状，阐述了柴油机NOx排放机理和影响因素，分析了不同神经网络模型的优缺点，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：柴油机；氮氧化物；排放预测；神经网络；机器学习
柴油机以其高效率、低油耗等优点，在交通运输、工程机械、农业机械等领域得到了广泛应用。
然而，柴油机在燃烧过程中会产生大量的污染物，其中氮氧化物（NOx）是主要的大气污染物之一，也是酸雨、光化学烟雾和雾霾的重要前体物，严重危害生态环境和人类健康。
NOx主要包括一氧化氮（NO）和二氧化氮（NO2），其中NO约占90%以上。
柴油机NOx的生成机理非常复杂，主要受燃烧温度、氧气浓度、燃料性质等因素影响。
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