【摘 要】
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为了稳定、精确地评价车内稳态噪声声品质,以车内稳态噪声为研究对象,进行主观评价试验,计算客观心理声学参数并完成了相关性分析。建立基于支持向量回归(Support Vector Reg
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,上海汽车集团股份有限公司商用车技术中心
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为了稳定、精确地评价车内稳态噪声声品质,以车内稳态噪声为研究对象,进行主观评价试验,计算客观心理声学参数并完成了相关性分析。建立基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的车内稳态噪声声品质预测模型,并使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量回归的超参数进行优化。其后建立基于反向传播神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BPANN)的声品质预测模型。对比分析发现遗传-支持向量回归(GAS
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