【摘 要】
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为应用NARX神经网络识别路面不平度,对NARX神经网络及其训练过程和结构设计进行了分析,采用相关系数和均方根误差作为NARX神经网络识别效果的评价指标。建立了路面不平度滤波
【基金项目】
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中国汽车产业创新发展联合基金重点项目(U1564213);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流重点项目(61520106008);省校共建项目(SXGJSF2017-2-1-1)资助
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为应用NARX神经网络识别路面不平度,对NARX神经网络及其训练过程和结构设计进行了分析,采用相关系数和均方根误差作为NARX神经网络识别效果的评价指标。建立了路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4自由度平面模型,通过仿真获得路面不平度和车辆响应。以可测试的车辆响应作为NARX神经网络的输入,采用正交试验设计提出确定NARX神经网络输入方案的方法,对在常用等级路面上以常用车速行驶的某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,将可测试的车辆响应作为NARX神经网络输入,结合正交试验设计,解决了NARX神经网
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