首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

支持向量机在汽车加速车内声品质预测中的应用
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。


The Application of Support Vector Machine to the Prediction of Vehicle Interior Sound Quality During Acceleration
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号