作者：曾宪奎; 陈洪帅; 滕彦理; 贾伟臣; 曾佳bp神经网络grnn神经网络橡胶减振器性能预测
摘要：利用BP和GRNN神经网络建立胶料性能和减振器性能之间的预测模型,并对预测结果的误差进行对比分析。结果表明,利用BP神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在16%以内,利用GRNN神经网络建立的预测模型预测平均相对误差在5%以内,说明使用GRNN神经网络进行减振器性能预测精度更高、效果更好。
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《合成材料老化与应用》（CN：44-1402/TQ）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《合成材料老化与应用》向国内外公开发行，全国唯一报道合成老化与应用的化工科技刊物。主要报道塑料、橡胶、涂料、合成纤维、粘合剂等合成材料的老化试验研究和应用以及这些材料其他方面的研究，开发和加工应用。
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