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本研究通过对比统计学相关性分析方法和机器学习Lasso特征选择方法,分析多组乘用车加速行驶车外噪声试验结果与其影响因素间的相关性关系。首先使用SPSS软件按照正态性分析、皮尔逊相关系数分析、显著性检验的顺序对样本数据进行相关性分析,结果表明发动机额定转速、额定功率、气缸数、排量以及前悬长度与噪声试验结果有显著的正相关性。然后借助Python语言搭建Lasso算法模型对样本数据进行特征选择分析,结果显示发动机额定功率和额定转速与噪声结果的特征相关性显著。两种方法能够得到相近的结论,说明机器学习算法在整车试验数据挖掘领域中的应用前景广泛。  相似文献   
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文章设计了汽车行驶过程中胎压监测性能测试系统,并开发了相应的系统结构和测试程序。多次试验表明,该系统和方法能够在不改变车辆状态,且无需任何非常规操作的情况下,在汽车行驶过程中对轮胎压力进行精确的实时调整,并能方便准确地截取汽车仪表报警时间,适用于国家强制性标准试验以及研发验证试验。  相似文献   
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