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基于LS-SVM算法的加速车内噪声品质评价模型
引用本文:肖淙文,王岩松,石磊. 基于LS-SVM算法的加速车内噪声品质评价模型[J]. 机械科学与技术, 2015, 34(1): 160-164
作者姓名:肖淙文  王岩松  石磊
作者单位:上海工程技术大学汽车工程学院,上海201620
摘    要:以汽车加速车内噪声为研究对象,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立了声品质评价模型。分别以车辆噪声的客观评价结果和主观烦躁度作为模型的输入和输出,在相关分析和显著性检验的基础上,以响度、尖锐度、粗糙度、清晰度指数和A声级为变量建立了LS-SVM声品质评价模型。对未知噪声样本的预测检验表明:预测结果与主观烦躁度具有很高的相关性,预测精度高于多元线性回归方法。所建立的模型具有良好的泛化能力,可用于加速车内噪声品质的预测。

关 键 词:车内噪声  加速  LS-SVM  声品质评价  烦躁度

A LS-SVM-based Model for Sound Quality Evaluation of Vehicle Interior Noise under Accelerating Condition
Xiao Congwen,Wang Yansong,Shi Lei. A LS-SVM-based Model for Sound Quality Evaluation of Vehicle Interior Noise under Accelerating Condition[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2015, 34(1): 160-164
Authors:Xiao Congwen  Wang Yansong  Shi Lei
Abstract:
Keywords:acceleration  annoyance  forecasting  LS-SVM  SQE  vehicle interior noise
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