论文摘要
利用BP和GRNN神经网络建立胶料性能和减振器性能之间的预测模型,并对预测结果的误差进行对比分析。结果表明,利用BP神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在16%以内,利用GRNN神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在5%以内,说明使用GRNN神经网络进行减振器性能预测精度更高、效果更好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曾宪奎,陈洪帅,滕彦理,贾伟臣,曾佳
关键词: 神经网络,橡胶减振器,性能预测
来源: 合成材料老化与应用 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 有机化工,自动化技术
单位: 青岛科技大学机电工程学院,西南交通大学利兹学院
基金: 山东省自然科学基金重点项目(ZR2016XJ003)
分类号: TP183;TQ336.42
DOI: 10.16584/j.cnki.issn1671-5381.2019.05.006
页码: 22-25
总页数: 4
文件大小: 294K
下载量: 59
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