应用GA-BP神经网络对加速工况车内声品质研究

摘要：

遴选出15辆乘用车三挡全油门加速工况车内噪声,选择专业评审者进行主观评价试验,选择具有噪声时变特征的4个客观评价参量,基于GA-BP神经网络建立精准的预测模型,同时将用该模型与多元线性回归模型得出的结果进行对比.研究表明,GA-BP神经网络模型更适合描述车内噪声品质评价的复杂性和非线性,可以获得更好的预测结果,可较大程度地提高预测精度.

关键词：声品质、加速、车内噪声、主客观评价、神经网络

所属期刊栏目：17

分类号：U467.493(汽车工程)

资助基金：河北省高等学校自然科学青年基金QN2016197

在线出版日期：2017-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：340-345