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J-GLOBAL ID：202102277198276026   整理番号：21A3166674

遺伝的アルゴリズムに基づくトラクタ音質の予測モデルに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on prediction model of tractor sound quality based on genetic algorithm

著者 (7件)： Chen Pushuang (School of Engineering, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China) ,  Xu Liangyuan (School of Engineering, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China) ,  Xu Liangyuan (Anhui Intelligent Agricultural Machinery Equipment Engineering Laboratory, Hefei 230036, China) ,  Tang Qiansheng (School of Engineering, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China) ,  Tang Qiansheng (Anhui Intelligent Agricultural Machinery Equipment Engineering Laboratory, Hefei 230036, China) ,  Shang Lili (School of Engineering, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China) ,  Liu Wei (School of Engineering, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China)
資料名： Applied Acoustics  (Applied Acoustics)
巻： 185  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0559A  ISSN： 0003-682X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： トラクタの騒音快適性はトラクタ快適性の評価における重要因子であり,トラクタの全体的性能評価の評価に大きな影響を与える。本論文は,評価尺度法を用いて,トラクタの各々の操作状態と位置の音質を評価して,トラクタノイズの評価値を得た。さらに,音(音圧レベル,A加重音圧レベル,ラウドネス,鋭さ,粗さ,および変動強度を含む)の客観的パラメータを計算した。入力として音質の客観的パラメータと出力として音質評価値を考慮することによって,著者らは逆伝播ニューラルネットワーク(BPNN)モデルとサポートベクトル回帰(SVR)モデルを確立した。さらに,BPNNモデルの初期重みと閾値,ペナルティパラメータ,非感受性損失パラメータ,およびSVRモデルのカーネル関数パラメータを,遺伝的アルゴリズム(GA)によって最適化した。実験結果の検証後,GAはモデルの予測精度を改善し,極端な誤差を著しく低減できた。他の予測モデルの予測結果と比較して,GA-SVRモデルは,より高い精度と安定性でトラクタノイズの音質値を予測した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  雑音 ,  騒音 ,  ラウドネス ,  快適性 ,  *トラクタ ,  *音響 ,  ニューラルネットワーク ,  *音質 ,  音圧レベル ,  ペナルティ ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： トラクタ ,  音質 ,  ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 振動,乗心地  (QG02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝的アルゴリズム ,  トラクタ ,  音質 ,  予測モデル ,  研究