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智能汽车发展需要政企联动
作者:贺岩松;涂梨娥;徐中明;张志飞;谢耀仪; 加工时间:2016-07-20 信息来源:汽车工程
关键词:车内噪声;;声品质;;支持向量机;;预测模型
摘 要:应用支持向量机方法对汽车加速时车内声品质进行预测。以噪声样本的响度、尖锐度、粗糙度、AI指数等客观评价参量作为输入因子,主观烦躁度评价结果作为输出因子,利用支持向量机回归方法建立了汽车加速车内声品质的预测模型。对比结果表明,与多元线性回归模型相比,基于支持向量机的汽车加速车内声品质预测模型能够更准确地反映客观评价参量与主观烦躁度之间的非线性映射关系,预测精度更高。
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