应用神经网络方法的道路交通噪声预测模型研究
针对道路交通噪声经验预测模型应用复杂及适用局限性较大的问题,以人工神经网络为模型基础,建立一种级联式BP神经网络分步预测模型.该模型构建的目的包括两方面：(1)为了解决道路交通噪声产生、传播中高度非线性和不确定性的实际问题；(2)可将道路交通噪声的声源特性、声传播特性与道路交通噪声的局部区域分布特点相结合,以有效提高不同区域的噪声预测精度.实验结果表明采用神经网络方法的预测模型可以取得较高的精度,并且具有良好易用性。
道路交通噪声 预测模型 神经网络
刘斌 吴雪 冯涛 肖伟民
北京工商大学材料与机械工程学院,北京100048 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
福州
中文
170-172
2013-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）