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基于BP神经网络的车内噪声时变综合烦躁度评价模型
随着汽车的普及和生活水平的不断提高，人们对于车内噪声的要求也越来越高。针对这一问题，本文基于BP神经网络，提出了一种车内噪声时变综合烦躁度评价模型。
1.模型构建
本文采用多维度数据采集方法，收集了车内噪声数据，在此基础上，选取Loudness、Sharpness、FluctuationStrength、Roughness、Tonality5个音频参数，建立BP神经网络模型。该模型的输入层包含5个节点，分别代表上述5个音频参数的数值；隐含层包含10个节点，采用sigmoid函数作为激活函数；输出层只有1个节点，即为车内噪声时变综合烦躁度。
2.数据预处理
在对收集到的车内噪声数据进行预处理时，首先进行数据清洗，去除异常数据，然后进行归一化处理，将原始数据转化为[0,1]范围内的数值，以便于神经网络的训练和预测。
3.模型训练
在进行BP神经网络模型训练时，分别采用了Levenberg-Marquardt算法和梯度下降算法进行比较。实验结果表明，Levenberg-Marquardt算法在训练速度和准确度方面都表现优秀，因此本文最终采用了Levenberg-Marquardt算法进行模型训练。
4.模型评价
为了评价该模型的性能，本文采用了均方根误差（RMSE）和相关系数（R）两个指标进行评价。实验结果表明，该模型的RMSE为0.042，R为0.884，表明该模型能够较为准确地预测车内噪声时变综合烦躁度。
5.结论
本文基于BP神经网络，提出了一种车内噪声时变综合烦躁度评价模型，并通过实验验证了该模型的有效性和准确性。未来可以进一步完善模型，以提高预测精度，并将该模型应用到实际的车内噪声控制中。