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基于数据驱动的汽车形态特征进化预测方法  
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【英文篇名】 Vehicle form feature evolutionary prediction based on data-driven
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【作者】 徐秋莹; 杨明朗; 刘卫东; 晏合敏; 刘春军;
【英文作者】 XUQiuying; YANG Minglang; LIU Weidong; YAN Hemin; LIU Chunjun; School of Mechanical & Electrical Engineering; Nanchang University; School of Economics & Management; Nanchang HangKong University; College of Art and Design;
【作者单位】 南昌大学机电工程学院; 南昌航空大学经济管理学院; 南昌航空大学艺术与设计学院;
【文献出处】 计算机集成制造系统 , Computer Integrated Manufacturing Systems, 编辑部邮箱 2015年 12期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 数据驱动; 汽车形态特征; 进化预测; 灰色BP神经网络; 马尔科夫链;
【英文关键词】 data-driven; vehicle form feature; evolutional prediction; grey back-propagation neural network; Markov chain;
【摘要】 针对传统设计方法因依靠定性经验知识而存在的不足,提出一种基于历史数据的汽车形态特征进化趋势预测方法。提取汽车形态特征并将其数值化,获得进化初始序列,使用灰色理论、人工神经网络和马尔科夫链的组合分析模型解决序列样本量小且震荡波动等问题。使用数据替换法和灰色模型初步得到形态特征拟合值,以该拟合值作为输入、实测值作为输出训练BP神经网络,得到形态特征进化预测结果,进而使用马尔科夫链消除由系统随机性产生的误差,得到最终预测结果。以某品牌汽车侧面轮廓线为例论证了该方法的可行性。
【英文摘要】 To overcome the defeats of traditional design methods due to relying on the qualitative empirical knowledge,a method of vehicle form feature evaluation prediction was proposed.The vehicle form features were extracted and quantized to obtain the initial evolution sequence,and a novel forecasting model based on grey theory,backpropagation neural network and Markov chain was proposed to solve the problem of small sample and data volatility.By using data replacement method and grey model,the fitted values of fo...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(71161018); 江西省教育厅资助项目(14158)~~
【更新日期】 2016-01-21
【分类号】 U462
【正文快照】 0引言成熟汽车品牌在其产品更新换代过程中会保留一定的形态延续[1-2],而另一些处于成长期的汽车品牌因其历史短且缺乏有力的品牌形态特征,在设计时往往需要参考其他成熟品牌的形态进化趋势。因此研究汽车形态特征进化不仅能够提升品牌特征识别性,也有利于成长期汽车品牌特征的

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