声源反演的BP神经网络模型

摘要：

　　本文采用CADNA产生的数据，并建立6条道路的声功率级和6个接收点声压级之间的BP神经网络。为了使建立的网络适用于实际数据，本文将”-0.5 0.5”的随机数加到接收点声压级上，用调整后的数据来训练网络并检验网络的预测精度。通过误差分析，网络对接收点声压的预测误差能稳定在0.8dB之内，由接收点来反演声源的误差能稳定在1dB左右。因此可以说，BP神经网络用于真实环境中的声源反演有非常高的预测精度和稳定性。

关键词： 交通噪声预测 参数反演 BP神经网络 CADNA噪声软件

作者: 蒋从双 杨洁 李贤徽 张斌

作者单位: 环境噪声与振动北京市重点实验室,北京,100054 北京市劳动保护科学研究所,北京,100054

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国声学学会第九届青年学术会议

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 223-224

在线出版日期: 2011-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）