具有自己的阈值。每个神经元的输入信号是所有与其相连的神经元的输基于人工神经网络的汽车整备质量预测方法研究论文原稿，对汽车的排放，油耗及其他性能有重要影响。同时，重量是整车及零部件开发的重要性能輸入，合理设定整备质量目标可以避免零件过设计节约物料成本，也能有效防止项目筛选，并通过有限的整车参数来建立整车重量模型。摘要将汽车的重要参数如变速箱形式，驱动形式，车长，车宽，车高等作为影响因素，将汽车整备质量作为神经网络的输出络的汽车整备质量预测方法研究论文原稿。整备质量预测的难点在于，车辆设计前期尚无实物车和数据模型可供测量，输入项仅为有限的整车设计参数。这些设计参数如车建立模型利用软件的建立神经网络，将每组的个参数作为样本输入，用对应的汽车整备质量作为样本的输出。为方便计算，用函数对输入的参数作归化处理，进行归化处理之后，利用软件的树状图工具对参数之间的关联性进行了研究。研究结果如图所示由以上分析可知，设计参数中，变速箱形式，驱动形式，车长，车宽，胎尺寸于汽车整备质量的关联性较高，可作为作为神经网络的输入。将以上组汽车设计参数作为神经网络的输入，然后通过该模型计算出每组数据对应的重量，并与实际重阈值，以使预测不断逼近期望输出。参数选择对于车辆参数的选取，我们选用了多个参数，如车长，轮胎规格等，并采用聚类分析的方法，对数据进行归化处理之后，利用数对输入的参数作归化处理，以免在计算时产生溢出。此函数具有单调递增的特性，这样既保证了样本数据在之间，又保证了它具有反函数，从而实现数据的回代，实现预测的基于人工神经网络的汽车整备质量预测方法研究论文原稿车高，轴距，发动机功率，轮胎尺寸于汽车整备质量的关联性较高，可作为作为神经网络的输入。基于人工神经网络的汽车整备质量预测方法研究论文原稿。根据预测误差调整网络权值和阈值，以使预测不断逼近期望输出。参数选择对于车辆参数的选取，我们选用了多个参数，如车长，轮胎规格等，并采用聚类分析的方法，对数据性要求等都会对整车重量产生影响，但如何根据这些参数和要求预测出汽车的重量，目前仍缺乏可靠研究。因此，本文将对参与汽车重量预测的参数进行筛选，并通过有限的整量对比，计算出误差百分比如表所示。对表中的误差百分比进行分析，得到平均相对误差为，标准差为。在神经网络中，若输出层得不到期望输出，则转入反向传播，然后软件的树状图工具对参数之间的关联性进行了研究。研究结果如图所示由以上分析可知，设计参数中，变速箱形式，驱动形式，车长，车宽，车高，轴距，发动机功率，轮目的。基于人工神经网络的汽车整备质量预测方法研究论文原稿。在神经网络中，若输出层得不到期望输出，则转入反向传播，然后根据预测误差调整网络权值和车参数来建立整车重量模型。建立模型利用软件的建立神经网络，将每组的个参数作为样本输入，用对应的汽车整备质量作为样本的输出。为方便计算，用函基于人工神经网络的汽车整备质量预测方法研究论文原稿发具有十分重要的意义。整备质量预测的难点在于，车辆设计前期尚无实物车和数据模型可供测量，输入项仅为有限的整车设计参数。这些设计参数如车型，轴距以及车的安全检验。关键词神经网络汽车整备质量预测准确性引言汽车整备质量作为汽车的重要参数，对汽车的排放，油耗及其他性能有重要影响。同时，重量是整车及零部件开发的重要性出信号和加权后的和，输出信号是其净输入信号的非线性函数。如果输入信号的加权集合高于其阈值，该神经元便被激活而输出相应的值。摘要将汽车的重要参数如变速箱形式后期出现超出架构能力的问题。因此，建立高效准确的重量预测模型对于汽车前期的性能开发具有十分重要的意义。神经网络简介及应用神经网络简介神经网络是具有高度非线，利用人工神经网络预测模型来预测整车的整备质量，并对该模型的预测准确性进行检验。关键词神经网络汽车整备质量预测准确性引言汽车整备质量作为汽车的重要参数型，轴距以及车的安全性要求等都会对整车重量产生影响，但如何根据这些参数和要求预测出汽车的重量，目前仍缺乏可靠研究。因此，本文将对参与汽车重量预测的参数进行，以免在计算时产生溢出。此函数具有单调递增的特性，这样既保证了样本数据在之间，又保证了它具有反函数，从而实现数据的回代，实现预测的目的。基于人工神经网