人工蜂群优化BP神经网络在汽车座椅舒适性中的应用

• 作者: 李落星 郭鹏程 陈梓铭 陈翼华 龙江
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 人工蜂群 神经网络 压力分布 汽车座椅舒适性
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 运载工程
• 页码范围: 273-281
• 页数: 9页
• 分类号: U463.83
• 字数: 5317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190129

摘要

汽车座椅舒适性的主观评价和客观评价之间的关系存在复杂性和高非线性的特点.传统的BP神经网络(反向传播神经网络)对初值敏感且容易陷入局部最优解,因此无法建立精确的座椅舒适度预测模型.针对该问题,提出利用人工蜂群算法优化后的BP神经网络(ABC-BP)来预测座椅的舒适性的方法.通过开展体压试验得到了176组压力分布样本数据,其中89％的数据作为模型的训练部分,11％的数据作为模型验证,将预测结果与真实值相比较,ABC-BP预测模型的均方误差MSE为0.0019,确定性系数R2为0.946,比传统BP神经网络预测模型得到的MSE降低了84.68％,R2提高了42.5％.结果 表明,利用人工蜂群算法优化后的BP神经网络所建立的汽车座椅舒适性预测模型稳定性更强、预测效果更加精准.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李落星	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	122	1200	17.0	28.0
2	龙江	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	4	11	3.0	3.0
3	郭鹏程	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	19	106	7.0	9.0
4	陈梓铭	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	8	3	1.0	1.0
5	陈翼华		1	3	1.0	1.0