车内噪声声品质的支持向量机预测

被引:100
作者
申秀敏
左曙光
李林
张世炜
机构
[1] 同济大学汽车学院
关键词
声品质; 多元线性回归; 神经网络; 支持向量机;
D O I
10.13465/j.cnki.jvs.2010.06.026
中图分类号
U467.493 [];
学科分类号
摘要
对多元线性回归、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究。以车内噪声为例,建立了基于以上三种方法的车内噪声声品质预测模型,并采用留一法交叉检验作比较,所构建的支持向量机模型预测精度高于其他两种方法。实验结果同时也表明,支持向量计算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力,能够用于车内噪声声品质的预测。
引用
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页码:66 / 68+236 +236
页数:4
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