【摘要】：從設(shè)計(jì)參數(shù)特征入手分析影響汽車(chē)油耗的因素,利用灰關(guān)聯(lián)分析方法,解析了各設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)汽車(chē)油耗的影響程度,選擇其中灰關(guān)聯(lián)度較大的設(shè)計(jì)參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù),綜合工況油耗作為輸出數(shù)據(jù),構(gòu)建6-5-1層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并利用遺傳算法獲得優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,然后訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到最優(yōu)值,最后以國(guó)內(nèi)市場(chǎng)340款汽車(chē)作為研究樣本,進(jìn)行有效性驗(yàn)證.研究結(jié)果表明,模型利用灰關(guān)聯(lián)分析獲得影響汽車(chē)油耗的主要因素,簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);與優(yōu)化前的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,具有更高的預(yù)測(cè)精度和可靠性.
[Abstract]:Based on the characteristics of design parameters, the factors affecting automobile fuel consumption are analyzed. The degree of influence of each design parameter on automobile fuel consumption is analyzed by using grey correlation analysis method, and the design parameters with high grey correlation degree are selected as input data. The BP neural network prediction model with 6-5-1 layer structure is constructed by synthesizing the fuel consumption as the output data, and the weight and threshold of the optimized BP neural network are obtained by using genetic algorithm, and then the optimal value is obtained by training the BP neural network. Finally, 340 models of domestic market are used as research samples to verify their effectiveness. The results show that the main factors affecting automobile fuel consumption are obtained by grey correlation analysis, and the network structure is simplified. Compared with the BP neural network before optimization, the model has higher prediction accuracy and reliability.
【作者單位】： 湖南商學(xué)院會(huì)計(jì)學(xué)院;中南大學(xué)商學(xué)院;長(zhǎng)沙學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71172101) 湖南省教育廳重點(diǎn)資助項(xiàng)目(14A017) 湖南省社科基金(湘哲社領(lǐng)[2011]12) 長(zhǎng)沙市科技計(jì)劃項(xiàng)目(k1407037-41)
【分類(lèi)號(hào)】：U461.8;U471.23;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2368950