汽车声品质的GA-BP神经网络预测与权重分析

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摘要：为了高效而准确地评价与控制车内噪声品质,以B级车稳态工况下副驾位置的车内噪声为研究对象,采用等级评分法对采集到的声音样本进行了主观评价试验,同时计算了7个客观参数。以客观参量为输入,声品质主观结果为输出,引入基于遗传算法的BP神经网络建立了声品质预测模型。实验显示该模型输出结果与实际评分的相关系数达到0.928,检验组的预测最大误差为±8%。以所建模型的连接权值,分析了客观参数对主观评价结果的贡献度,并以影响系数较大的参数为输入重新构建了预测模型。研究结果表明：稳态工况下,车内声品质主要受响度、粗糙度和尖锐度的影响,其预测模型可由这3个参数来描述。

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/92835x/201302/44857663.html

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