Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Прорывные научные исследования как двигатель науки; Пермь; Пермь
Год издания: 2025
Ключевые слова: Моделирование звукового давления, самоконфигурирование, эволюционные алгоритмы, автоматизированное проектирование, машинное обучение, Sound pressure modeling, self - configuration, evolutionary algorithms, automated design, machine learning
Аннотация: В работе рассматривается проблема прогнозирования уровня звукового давления, проходящего через древесные панели в диапазоне частот 100-4000 Гц. В рамках решения разработана программная система автоматизированного проектирования ансамблей нейронных сетей с помощью самоконфигурируемых эволюционных алгоритмов оптимизации. На эксперимеПоказать полностьюнтальных данных получен средний RMSE 3,3 дБ (≈10 %). Система универсальна и может быть адаптирована к другим задачам прогнозирования. In this work, the problem of predicting the sound pressure level transmitted through wooden panels in the frequency range of 100-4000 Hz is addressed. To this end, a software system for the automated design of neural - network ensembles-using self - configuring evolutionary optimization algorithms-has been developed. On experimental data, an average RMSE of 3.3 dB (≈10 %) was achieved. The system is universal and can be adapted to other prediction tasks.
Журнал: Прорывные научные исследования как двигатель науки
Номера страниц: 42-45
Место издания: Уфа