【摘 要】
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为快速准确评价混合动力汽车车内声品质,在分析BP 神经网络和遗传算法(GA)特点的基础上,利用遗传算法对BP 神经网络的权值和阈值进行优化,从而建立GA-BP 的混合动力汽车声品
【机 构】
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常州工学院汽车工程学院,江苏大学振动噪声研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575238);江苏省博士后科研资助计划资助项目(1601064C)
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为快速准确评价混合动力汽车车内声品质,在分析BP 神经网络和遗传算法(GA)特点的基础上,利用遗传算法对BP 神经网络的权值和阈值进行优化,从而建立GA-BP 的混合动力汽车声品质客观评价模型。利用此模型进行混合动力汽车匀速工况车内声品质预测后,把GA-BP 模型预测结果与多元线性回归模型和传统BP 神经网络模型预测结果进行比较。对比结果显示GA-BP 模型预测结果精度最高。证明所建立的GA-BP 声品质预测模型的有效性,说明该模型较适用于混合动力汽车车内声品质预测。
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