应用GA-BP神经网络对加速工况车内声品质研究

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遴选出15辆乘用车三挡全油门加速工况车内噪声,选择专业评审者进行主观评价试验,选择具有噪声时变特征的4个客观评价参量,基于GA-BP神经网络建立精准的预测模型,同时将用该模型与多元线性回归模型得出的结果进行对比。研究表明,GA-BP神经网络模型更适合描述车内噪声品质评价的复杂性和非线性,可以获得更好的预测结果,可较大程度地提高预测精度。
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