基于神经网络的车辆排气噪声声音品质预测技术

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.

关键词：车辆、声音品质、排气噪声、神经网络、预测模型

所属期刊栏目：41

分类号：TK411+.6(内燃机)

资助基金：国家"863"高技术研究发展计划资助项目2006AA110113;天津市应用科学及前沿技术研究计划重点项目10JCZDJC23200

在线出版日期：2011-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：16-19,30