随着全球能源危机和环境保护意识的不断增强，内燃机技术的发展正面临着前所未有的挑战与机遇。Atkinson循环作为一种高效的热力循环方式，因其在提高燃油经济性和降低排放方面的显著优势而受到广泛关注。然而，传统Atkinson循环发动机的设计与优化过程通常依赖于复杂的数学建模和实验验证，这不仅耗时费力，还难以满足现代工业对高效、精准设计的需求。因此，探索一种能够快速、准确预测Atkinson循环发动机性能的方法显得尤为重要。

近年来，人工神经网络（ANN）作为一种模仿生物神经系统结构与功能的信息处理系统，凭借其强大的非线性映射能力和自适应学习能力，在工程领域得到了广泛应用。本文以Atkinson循环发动机为研究对象，结合人工神经网络技术，构建了一种高效、精确的性能预测模型，旨在解决传统方法存在的局限性问题，并为未来发动机设计提供新的思路和技术支持。

首先，通过收集大量实验数据，包括不同工况下Atkinson循环发动机的关键参数（如进气压力、温度、压缩比等），以及对应的输出指标（如功率、效率、排放水平等），建立了完整的数据库。这些数据经过预处理后被划分为训练集、验证集和测试集三部分，确保了模型训练过程中的稳健性和泛化能力。

其次，针对Atkinson循环发动机复杂的工作特性，选择适合的神经网络架构进行建模。本文采用了多层感知器（MLP）作为基础框架，并引入了深度学习的思想，通过增加隐藏层数量来提升模型表达能力。同时，为了进一步改善模型的表现，还应用了Dropout正则化技术和Batch Normalization技术，有效避免了过拟合现象的发生。

再次，在模型训练阶段，采用梯度下降算法优化权重参数，使损失函数逐渐趋于最小值。此外，还尝试了几种不同的激活函数组合，最终确定了ReLU（Rectified Linear Unit）作为主要激活函数，因为它能够在保证收敛速度的同时保留更多的非线性特征。

最后，通过对测试集数据的预测结果与实际测量值进行对比分析，发现该人工神经网络模型具有较高的准确性。具体而言，预测误差均方根值（RMSE）低于5%，表明所建立的模型能够很好地描述Atkinson循环发动机的工作规律。这一成果不仅为工程师提供了可靠的工具用于指导实际操作，也为后续研究奠定了坚实的基础。

综上所述，本研究成功构建了一个基于人工神经网络的Atkinson循环发动机性能预测模型，实现了对发动机运行状态的高效评估。未来，可以考虑将此模型与其他先进算法相结合，进一步提升其智能化程度和实用性，为推动绿色交通事业的发展作出更大贡献。