检索结果-南通市图书馆

黑龙江科学 2024年第8期15卷 58-61页

作者：任芳贤沈阳工业大学沈阳110870

道路交通噪声的监测和评估需要一种可靠的道路交通噪声预测方法。提出利用情感人工神经网络(EANN)方法对某城市部分街道的交通噪声进行建模,采用两种不同的场景和不同的输入组合,与经典的前馈神经网络(FFNN)进行比较,验证了EANN模型的... 详细信息

道路交通噪声的监测和评估需要一种可靠的道路交通噪声预测方法。提出利用情感人工神经网络(EANN)方法对某城市部分街道的交通噪声进行建模,采用两种不同的场景和不同的输入组合,与经典的前馈神经网络(FFNN)进行比较,验证了EANN模型的有效性。结果表明,将EANN模型应用于道路交通噪声预测,在验证阶段,FFNN和经验模型的预测效率分别提高了14%和37%。将交通量分类为子类(在场景1中)后输入到模型中,EANN和FFNN模型在验证阶段的性能分别提高了8%和12%。输入参数的敏感性分析表明,交通总量是影响研究区道路交通噪声的最主要因素,其次是小汽车数量、中型车数量、重型车辆数量、平均速度和重型车辆比例。

关键词：车辆交通噪声情感神经网络敏感性分析前馈神经网络

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