基于神经网络的车辆排气噪声声音品质预测技术

• 作者: 刘海 毕凤荣 石岩 舒歌群
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆 声音品质 排气噪声 神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 16-19,30
• 分类号: TK411+.6
• 字数: 4012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2010.08.004

摘要

通过评审团成对比较法测试得到18种车辆排气噪声的满意度评价,考察并选取响度、尖锐度、粗糙度、波动度和峭度作为描述车辆排气噪声声音品质的客观心理声学参数,使用BP神经网络理论建立车辆排气噪声声音品质神经网络预测模型,对排气噪声样本的满意度进行预测,并与使用多元线性回归模型所得的预测值进行了比较.结果表明,神经网络模型预测值更接近实测值,误差在10%范围以内,对于单一噪声样本满意度的预测精度高于多元线性回归模型,能够更好地反映客观参数和主观满意度间的非线性关系,可用于车辆排气噪声声音品质的预测研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒歌群	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	151	1853	23.0	32.0
2	毕凤荣	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	74	695	15.0	24.0
3	石岩	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	10	145	7.0	10.0
4	刘海	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	15	87	6.0	9.0