| 支持向量机与神经网络在减振器建模中的应用 |
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| 引用本文： | 王先云.支持向量机与神经网络在减振器建模中的应用[J].科学技术与工程,2011,11(33):8219-8224. |
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| 作者姓名： | 王先云 |
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| 作者单位： | 汽车仿真与控制国家重点实验室,长春,130025 |
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| 基金项目： | 中国高水平汽车自主创新能力建设项目(200822010001531) |
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| 摘 要： | 提出了利用支持向量机回归建立减振器非参数模型的方法。之后,利用支持向量机建立的模型与两类神经网络模型进行了对比。一类是反向传播神经网络,另一类是径向基函数神经网络。这三种模型分别在虚拟减振器与真实减振器上进行了比较。比较结果证明反向传播神经网络对虚拟减振器的辨识结果最好,而支持向量机回归算法对真实减振器的辨识效果最好。其原因是由于真实减振器的试验数据均具有噪声,而支持向量机对噪声具有一定的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 车辆模拟 支持向量机回归 神经网络 减振器 |
| 收稿时间： | 9/16/2011 8:49:37 AM |
| 修稿时间： | 9/16/2011 8:49:37 AM |
Applications of support vector regression and neural network in modelling the hydraulic damper |
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| wang xian yun.Applications of support vector regression and neural network in modelling the hydraulic damper[J].Science Technology and Engineering,2011,11(33):8219-8224. |
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| Authors: | wang xian yun |
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| Institution: | (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control,Changchun 130025,P.R.China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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