一种基于RBF神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质

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正文
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一种基于RBF神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质
申请号:CN202411950802
申请日期:2024-12-27
公开号:CN119889261B
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于RBF神经网络的声场预测方法、装置、设备及介质,属于振动噪声控制技术领域,基于RBF神经网络的声场预测方法包括建立声场结构模型,对声场结构模型进行声场振动模拟,获得不同工况下的声场振动数据;基于声场振动数据对构建的RBF神经网络进行训练,并对RBF神经网络的参数进行调整,其中,RBF神经网络包括输入层、隐藏层、输出层;基于训练完备的RBF神经网络对待预测的声场振动数据进行预测,获得总声压级预测值,提高了声场预测精度以及预测效率。
技术关键词
RBF神经网络 声场预测方法 训练集数据 噪声数据 计算机可读程序 振动噪声控制技术 参数 数值 工况 误差 可读存储介质 频率 数据获取模块 处理器 非线性 预测装置 薄板 结构物 存储器
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