【摘 要】
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在柴油机运转中存在有比汽油机更大的噪声与振动,当其强度达到一定程度时,会给环境造成严重的危害.基于对柴油机噪声品质预测的目的,采用（GA-BP）算法建立了一种预测模型.其中的
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在柴油机运转中存在有比汽油机更大的噪声与振动,当其强度达到一定程度时,会给环境造成严重的危害.基于对柴油机噪声品质预测的目的,采用（GA-BP）算法建立了一种预测模型.其中的BP算法是一种基于梯度下降原理在局部中寻优的算法,由于人对柴油机噪声的主观评价是个非线性的过程,BP算法可以解决非线性可分问题,所以可以在柴油机噪声品质主观评价中应用.但是BP算法的过程收敛速度慢,很有可能陷入局部极小值.而遗传算法（GA）具有全局寻优的优点.文中通过将二者结合起来.由GA寻找最优的BP神经网络权值与相应节点的阀值,可
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