吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (增刊): 110-0114.
高印寒1,孙强2,丛玉良3,池俊成4,唐荣江2
GAO Yin-han1, SUN Qiang2, CONG Yu-liang3, CHI Jun-cheng4, TANG Rong-jiang2
摘要:
提出了一种使用人工神经网络(ANN)评价汽车非稳态噪声品质的方法。利用加速工况下车内噪声品质的主观评价试验结果作为学习样本,选择响度、粗糙度、A声级客观参数作为神经网络输入参数,噪声品质的主观评价等级作为输出参数。利用Matlab神经网络工具箱建立了一个基于LevenbergMarguardt算法的反向传播(BP)神经网络模型,与多元线性回归模型的对比分析表明,神经网络模型应用于非稳态噪声品质评价的性能指数(PI)为0.001,低于多元线性回归模型的0.003,其预测性能优于线性模型。
中图分类号:
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