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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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