1.一种HCCI/SI燃烧模式切换过程控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对发动机转速N、燃烧模式M、空燃比AFR、喷油量mfuel、进气门开启正时θivo及排气门关闭正时θevc进行采样，作为原始输入数据集；在所述燃烧模式M中，定义SI燃烧模式为M＝

1，HCCI燃烧模式M＝2，当M＝1时，还采样点火提前角αign；

S2：搭建切换后燃烧模式LSTM神经网络发动机黑箱预测模型，预测时间序列上下一时刻IMEP输出值IMEPPre；

S3：将发动机运行过程中的转速N、下一时刻燃烧模式M及IMEP期望值IMEPExp作为输入，空燃比AFR、喷油量mfuel、进气门开启正时θivo及排气门关闭正时θevc，以及SI燃烧模式下的点火提前角αign作为控制变量，设计BP神经网络控制器；通过神经网络的学习得到使切换后燃烧模式在下一时刻的IMEP预测值与IMEP期望值IMEPExp之间的误差et小于误差阈值el的控制变量值，以此控制两种燃烧模式的平稳切换。

2.根据权利要求1所述的HCCI/SI燃烧模式切换过程控制方法，其特征在于：步骤S1中，根据发动机燃烧过程及两种燃烧模式的特性确定与IMEP相关的变量，包括N、M、AFR、mfuel、θivo、θevc、αign；在各种汽车运行工况下，每个循环即每个曲轴转角每转过720°采集一次数据，得到原始输入数据集。

3.根据权利要求1所述的HCCI/SI燃烧模式切换过程控制方法，其特征在于：步骤S2中所述的LSTM神经网络发动机黑箱模型包括输入与反馈层、隐含层、输出层；LSTN记忆单元具有遗忘门、输入门和输出门；

首先利用前向传播算法计算出LSTM细胞的输出值：遗忘门利用sigmoid激活函数根据1

上一时刻输出ht‑1及当前时刻输入xt确定上一时刻通过遗忘门的信息Ft ；输入门通过sigmoid激活函数决定当前时刻输入保留到当前时刻的单元状态 输出门通过sigmoid函数及tanh函数得到模型的输出

然后再利用反向传播算法计算出每个LSTM细胞的误差项，采用梯度下降法更新权值。

4.根据权利要求3所述的HCCI/SI燃烧模式切换过程控制方法，其特征在于：步骤S2中，0

根据公式Ft＝Wfxt+Ufht‑1确定通过遗忘门的单元状态；根据公式 计算输出门的单元状态；根据公式 计算新记忆，得到保留了当前输入到当前时刻的单元状态；根据公式 得到模型输出。

5.根据权利要求1所述的HCCI/SI燃烧模式切换过程控制方法，其特征在于：步骤S3中，所述BP神经网络输入层包含3个神经元节点，隐含层包含4个神经元节点，输出层包含5个神经元节点；所述隐含层的激励函数为 隐含层的神经元阀值为aj，输入层到隐含层的连接权值为wij；输出层的激励函数为ψ(·)，神经元阀值为bk，隐含层到输出层的连接权值为wjk。

6.根据权利要求5所述的HCCI/SI燃烧模式切换过程控制方法，其特征在于：步骤S3中，所述BP神经网络根据公式 计算隐含层第j个神经元节点的输出信号Hj；根据公式 计算输出层神经元节点的输出信号y，通过输出向量实现对燃烧模式切换过程发动机参数调整实现燃烧模式切换过程平稳。