【摘 要】
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为建立一种可靠的整车质量目标预测手段,提出了一种神经网络模型。首先,借助Python软件对整车参数数据库中质量相关参数进行处理,然后建立由输入层、隐藏层以及输出层组成的
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为建立一种可靠的整车质量目标预测手段,提出了一种神经网络模型。首先,借助Python软件对整车参数数据库中质量相关参数进行处理,然后建立由输入层、隐藏层以及输出层组成的神经网络预测模型,应用梯度下降法对模型进行训练,得到初版整车质量目标预测模型。为进一步提升模型精度,引入非量化特征参数,再次训练,使得在-10～10kg范围上SUV、Sedan和MPV车型测试数据准确率分别达到90%、85.19%和80%。最后对该模型进行界面转换,使其在界面中兼顾预测和学习两种功能,为整备质量目标的预测提供了一种可靠的技术手段。
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