基于GA-BP的混合动力汽车匀速工况声品质预测模型

作者：廖连莹; 左言言; 周翔; 孟浩东; 廖旭晖; 吴赛赛

来源：中国测试, 2019, 45(05): 128-133.

• 混合动力汽车
• 声品质
• 匀速工况
• 遗传算法
• BP神经网络

为快速准确评价混合动力汽车车内声品质,在分析BP神经网络和遗传算法(GA)特点的基础上,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而建立GA-BP的混合动力汽车声品质客观评价模型。利用此模型进行混合动力汽车匀速工况车内声品质预测后,把GA-BP模型预测结果与多元线性回归模型和传统BP神经网络模型预测结果进行比较。对比结果显示GA-BP模型预测结果精度最高。证明所建立的GA-BP声品质预测模型的有效性,说明该模型较适用于混合动力汽车车内声品质预测。

• 单位
  常州工学院; 江苏大学