APPLYING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT NOMINAL VEHICLE PERFORMANCE

机译：应用人工神经网络预测标称车辆性能

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1. Does this match expected output for given speeds and engine states? (Difficult because data is nonlinear with multiple variables) 2. Are there anomalies, if so have we seen this behavior in previous runs? (Difficult because there dozens of previous runs, all unique) 3. How would a change to inputs have affected the output? (Difficult because behavior can be counterintuitive).

机译：1.这是否匹配给定速度和发动机状态的预期输出？（困难，因为数据是非线性的，具有多个变量）2。如果是的话，我们是否在以前的运行中看到了这种行为？（困难，因为有很多以前的运行，全部唯一）3。输入对输入的变化如何影响输出？（困难，因为行为可以违反直觉）。

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来源
《Advanced machinery technology symposium》|2016年|285 p.|共27页
会议地点
作者
Adam J. Last;
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正文语种
中图分类水路运输;
关键词

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