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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剩余寿命预测方法
剩余使用寿命预测
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机械设备监控系统
设备运行数据
风险动态评估方法
风险评估模型
指标
数据输入模块
训练集数据
监督图像分割方法
分支
图像分割模型
预测类别
编码器