基于IGWO-BP神经网络的车内声品质预测

为准确预测纯电动汽车车内声品质，以心理声学客观参量为自变量，以纯电动汽车车内声品质主观评价值为因变量，搭建基于改进后的灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimization, IGWO)优化的BP神经网络预测模型IGWO-BP,采用IGWO对BP神经网络的权值和阈值进行优化，解决BP神经网络对初值敏感、易陷入局部最优的问题。将其预测结果与BP神经网络预测结果进行对比分析，结果显示基于IGWO-BP神经网络预测模型可大幅度提高车内声品质预测精度，表明该模型较适用于纯电动汽车车内声品质预测。