基于不同神经网络模型的橡胶减振器性能预测的应用研究

• 作者: 曾佳 曾宪奎 滕彦理 贾伟臣 陈洪帅
• 来源期刊: 合成材料老化与应用
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 GRNN神经网络 橡胶减振器 性能预测
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 22-25
• 页数: 4页
• 分类号: TQ330.1
• 字数: 1811字
• 语种: 中文

摘要

利用BP和GRNN神经网络建立胶料性能和减振器性能之间的预测模型,并对预测结果的误差进行对比分析.结果表明,利用BP神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在16％以内,利用GRNN神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在5％以内,说明使用GRNN神经网络进行减振器性能预测精度更高、效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾宪奎	青岛科技大学机电工程学院	39	115	6.0	8.0
2	贾伟臣	青岛科技大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0
3	陈洪帅	青岛科技大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0
4	滕彦理	青岛科技大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0
5	曾佳	西南交通大学利兹学院	4	1	1.0	1.0