基于RBF神经网络的轮胎滚动阻力建模研究

论文摘要

建立径向基函数(RBF)神经网络轮胎滚动阻力模型,充分利用RBF神经网络模型逼近精度高、训练速度快、无局部极小等优点,对轮胎滚动阻力进行全面、准确的预测。结果表明,轮胎滚动阻力RBF与反向传播算法(BP)神经网络模型预测值的平均相对误差分别为2%和6%左右,RBF神经网络模型在训练和预测结果上均有更大优势,能够有效预测轮胎滚动阻力。

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类型: 期刊论文

作者: 毛鑫昕,毛建清,王东哲

关键词: 轮胎,滚动阻力,模型,径向基函数,反向传播算法,神经网络

来源: 橡胶工业 2019年10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: 大连海事大学理学院,中策橡胶集团有限公司

基金: 国家自然科学基金资助项目(61671099)

分类号: TP183;TQ336.1

页码: 739-743

总页数: 5

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