【摘 要】
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通过对比较法测试得到34种车辆噪声的满意度评价,应用支持向量回归机建立车辆噪声声音品质之间的预测模型,对排气噪声的满意度进行了预测,在相同的训练与测试样本集下,与多元
【机 构】
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烟台汽车工程职业学院汽车工程系,北京威卡威汽车零部件股份有限公司
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通过对比较法测试得到34种车辆噪声的满意度评价,应用支持向量回归机建立车辆噪声声音品质之间的预测模型,对排气噪声的满意度进行了预测,在相同的训练与测试样本集下,与多元线性回归模型预测结果进行了对比。结果表明:向量回归机回归模型预测值更接近实测值,具有更小的预测误差,更强的泛化能力。采用向量回归机模型构建的车辆排气噪声主观评价预测模型可以获得理想的样本满意度测试结果,平均预测误差不超过8%,最大只有7.36%,小于2%的样本是4个,其余样本介于3%~6%范围内,比较接近。
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