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基于GA-BP神经网络的柴油机噪声品质评价方法
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上传时间: 2021-01-29
详细说明：在柴油机运转中存在有比汽油机更大的噪声与振动，当其强度达到一定程度时，会给环境造成严重的危害。基于对柴油机噪声品质预测的目的，采用（GA-BP）算法建立了一种预测模型。其中的BP算法是一种基于梯度下降原理在局部中寻优的算法，由于人对柴油机噪声的主观评价是个非线性的过程，BP算法可以解决非线性可分问题，所以可以在柴油机噪声品质主观评价中应用。但是BP算法的过程收敛速度慢，很有可能陷入局部极小值。而遗传算法(GA)具有全局寻优的优点。文中通过将二者结合起来．由GA寻找最优的BP神经网络权值与相应节点的阀值，可以有效防止搜索过程收敛于局部最优解。通过仿真结果得出：此方法既能快速收敛，又能大大提高避免陷入局部极小的能力，并且预测精度高，为柴油机噪声主观评价提供了一种新思路。
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