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利用BP和GRNN神经网络建立胶料性能和减振器性能之间的预测模型,并对预测结果的误差进行对比分析。结果表明,利用BP神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在16%以内,利用GRNN神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在5%以内,说明使用GRNN神经网络进行减振器性能预测精度更高、效果更好。
基于不同神经网络模型的橡胶减振器性能预测的应用研究
【摘 要】
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利用BP和GRNN神经网络建立胶料性能和减振器性能之间的预测模型,并对预测结果的误差进行对比分析。结果表明,利用BP神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在16%以内,利用GR
【机 构】
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青岛科技大学机电工程学院,西南交通大学利兹学院
【出 处】
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合成材料老化与应用
【发表日期】
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2019年5期
【基金项目】
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山东省自然科学基金重点项目(ZR2016XJ003)
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