基于神经网络的车辆排气噪声声音品质预测技术

作者：石岩; 舒歌群; 毕凤荣; 刘海

来源：农业机械学报, 2010, (08): 16-19+30.

• 车辆
• 声音品质
• 排气噪声
• 神经网络
• 预测模型 Vehicle
• Sound quality
• Exhaust noise
• Neural network
• Prediction model

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。

• 单位
  内燃机燃烧学国家重点实验室; 天津大学