Mejorando el ruido estructural transmitido de vehículos eléctricos basado en regresión de vectores de soporte de red neuronal convolucional
Autores: Jia, Xiaoli; Zhou, Lin; Huang, Haibo; Pang, Jian; Yang, Liang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Mejorando el ruido estructural transmitido de vehículos eléctricos basado en regresión de vectores de soporte de red neuronal convolucional
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Mejorar la precisión predictiva
capacidades de control
metodología
modelo híbrido
optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Con el fin de mejorar la precisión predictiva y las capacidades de control relacionadas con el ruido de la carretera de baja y media frecuencia en contextos automotrices, este estudio introduce una metodología para la predicción y optimización del Ruido de la Carretera Transmitido Estructuralmente (SRN). Este enfoque se basa en una descomposición de objetivos multinivel y un modelo híbrido que combina Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Regresión de Vectores de Soporte (SVR).
Descripción
Con el fin de mejorar la precisión predictiva y las capacidades de control relacionadas con el ruido de la carretera de baja y media frecuencia en contextos automotrices, este estudio introduce una metodología para la predicción y optimización del Ruido de la Carretera Transmitido Estructuralmente (SRN). Este enfoque se basa en una descomposición de objetivos multinivel y un modelo híbrido que combina Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Regresión de Vectores de Soporte (SVR).