道路交通噪声源强的反演
本文基于BP神经网络提出了道路交通噪声源强的反演方法。该方法运用仿真数据建立神经网络模型，并结合接收点实测数据进行道路源强的反演。本文同时采用RLS90模型，结合实测交通流量数据计算了噪声源强。通过与实测数据对比发现RLS90模型的预测结果与实测值出入较大，而本文提出的声源反演方法的预测结果与实测值接近。以上结果表明通过声源反演方法获得的源强更符合道路的实测情况。
噪声地图 绘制方法 声源反演 数据分析
蒋从双 杨洁 李贤徽 张斌
环境噪声与振动北京市重点实验室,北京,100054 国家环境保护城市噪声与振动控制工程技术中心,北京 100054
国内会议
无锡
中文
186-189
2011-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）