10.11857/j.issn.1674-5124.2017090008
基于GA-BP的混合动力汽车匀速工况声品质预测模型
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.
混合动力汽车、声品质、匀速工况、遗传算法、BP神经网络
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U467.1(汽车工程)
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
2019-06-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
128-133