【摘 要】
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目的 探索汽车座椅舒适性评价方法.方法 设计实验采集驾驶员基本物理信息及其在实车中的体压数据,利用Lasso算法提取具有较好预测效果的特征向量,利用遗传算法对BP(Back Propagation)神经网络进行优化,建立基于优化BP神经网络的汽车座椅舒适性评价模型.结果 利用遗传算法优化后的BP神经网络预测准确率达到90.96％.结论 模型可有效实现对汽车座椅舒适性的评价,为汽车正向设计中座椅设计方案的筛选提供参考.
【机 构】
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目的 探索汽车座椅舒适性评价方法.方法 设计实验采集驾驶员基本物理信息及其在实车中的体压数据,利用Lasso算法提取具有较好预测效果的特征向量,利用遗传算法对BP(Back Propagation)神经网络进行优化,建立基于优化BP神经网络的汽车座椅舒适性评价模型.结果 利用遗传算法优化后的BP神经网络预测准确率达到90.96％.结论 模型可有效实现对汽车座椅舒适性的评价,为汽车正向设计中座椅设计方案的筛选提供参考.
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