应用神经网络方法的道路交通噪声预测模型研究

• 作者: 冯涛 刘斌 吴雪 肖伟民
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 医学
• 关键词: 声学 交通噪声 神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 所属期刊栏目: 仿真预测与噪声地图
• 页码范围: 170-172
• 页数: 3页
• 分类号: R126.9
• 字数: 2595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.S1.037

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴雪	北京工商大学材料与机械工程学院	50	233	8.0	13.0
2	刘斌	北京工商大学材料与机械工程学院	58	207	9.0	11.0
3	冯涛	北京工商大学材料与机械工程学院	81	405	11.0	17.0
4	肖伟民		2	13	1.0	2.0