基于LS-SVM算法的加速车内噪声品质评价模型

• 作者: 王岩松 石磊 肖淙文
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车内噪声 加速 LS-SVM 声品质评价 烦躁度
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 运载工程
• 页码范围: 160-164
• 页数: 5页
• 分类号: TH535|U467.4+93
• 字数: 3325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2015.0133

摘要

以汽车加速车内噪声为研究对象,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立了声品质评价模型.分别以车辆噪声的客观评价结果和主观烦躁度作为模型的输入和输出,在相关分析和显著性检验的基础上,以响度、尖锐度、粗糙度、清晰度指数和A声级为变量建立了LS-SVM声品质评价模型.对未知噪声样本的预测检验表明:预测结果与主观烦躁度具有很高的相关性,预测精度高于多元线性回归方法.所建立的模型具有良好的泛化能力,可用于加速车内噪声品质的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王岩松	上海工程技术大学汽车工程学院	81	323	10.0	14.0
2	肖淙文	上海工程技术大学汽车工程学院	2	7	2.0	2.0
3	石磊	上海工程技术大学汽车工程学院	2	7	2.0	2.0