GRNN在车内噪声品质预测中的优势

"基于GRNN的车内噪声品质预测 (2011年) - 吉林大学学报（工学版）" 这篇论文是2011年发表在《吉林大学学报（工学版）》第41卷增刊2中的科研成果，由苏丽俐、王登峰和王倩共同完成。研究主要关注的是车内噪声品质的预测，特别是通过使用广义回归神经网络（GRNN）来提高预测的准确性。研究中选取了8辆不同类型的轿车，在4种不同的车速下匀速行驶，共收集了32个车内噪声样本。这些样本的数据包括响度、尖锐度、粗糙度和抖动度这4项心理声学客观参量。 论文的主要目标是建立一个能够预测车内噪声舒适度的模型。舒适度是通过主观评价团队的打分来衡量的，这是一个反映乘客感知噪声程度的重要指标。研究人员对比了三种不同的预测方法：广义回归神经网络、BP神经网络（Backpropagation Neural Network）和多元线性回归分析。通过对比这些模型的预测结果，发现GRNN在预测精度上优于其他两种方法，其相对预测误差范围在-7%到7%之间，显示了较高的精确度。 GRNN的优势在于，它能更好地捕捉客观评价参量与主观舒适度之间的非线性关系，这是多元线性回归分析可能无法做到的。同时，GRNN相对于BP神经网络，不仅具有更高的预测精度，而且在模型稳定性和训练速度方面也表现更优。BP神经网络虽然也是一种常用的神经网络模型，但在处理非线性问题时可能会遇到过拟合或训练时间较长的问题。 该研究对于车辆工程领域，尤其是汽车NVH（Noise, Vibration, and Harshness）分析与控制具有重要意义。通过对车内噪声品质的准确预测，可以为汽车制造商提供有价值的参考，帮助他们在设计阶段就优化噪声控制，提升乘客的乘坐体验。此外，这种预测模型还可以应用于车辆噪声源识别、噪声控制策略的制定以及车辆性能的评估等方面。 关键词涉及的领域包括车辆工程、车内噪声、声品质、神经网络和预测模型。这些关键词揭示了研究的核心内容，即利用现代数据驱动的方法来解决实际工程问题，特别是在汽车行业的噪声控制和乘客舒适性提升上。中图分类号和文献标志码则分别代表了论文在科技文献分类体系中的位置和其学术价值的标识。文章编号为1671-5497(2011)Sup.2-0082-05，是论文在该期刊上的唯一标识，方便后续引用和检索。