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题名基于梯度提升算法的道路交通噪声预测模型研究
被引量:2
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作者
黄沼沣
薛旺星
蔡铭
何锦英
何灿明
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机构
中山大学智能工程学院
广东省智能交通系统重点实验室
广东交通环境智能监测与工程技术研究中心
佛山市生态环境局禅城分局
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出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期46-53,共8页
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基金
国家自然科学基金(U1811463)
国家重点研发计划(2018YFB1601000)
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文摘
文章利用梯度提升算法,建立了以大型车流量、中型车流量、小型车流量以及各车型平均车速为输入参数,以平均等效声级作为输出结果的道路交通噪声预测模型。采用佛山市禅城区以及广州市珠江新城道路交通噪声实测数据进行精度验证与普适性检验,将梯度提升模型、美国FHWA模型、JTG B03-2006规范模型以及林郁山拟合模型的预测值与实测值进行对比分析,精度检验结果表明,该模型预测准度较好,均方根误差为0.878 dB(A),平均绝对误差为0.707 d B(A),噪声误差范围在0.1~1.5 dB(A)之间;普适性检验结果显示,采用梯度提升模型对广州市珠江新城噪声监测数据进行预测的均方根误差为1.38 dB(A)、平均绝对误差为1.21 dB(A)、标准差为1.85 dB(A),均低于美国FHWA模型、2006规范模型以及林郁山模型,该模型具有一定的普适性。
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关键词
交通噪声
梯度提升算法
噪声预测模型
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Keywords
traffic noise
gradient boosting algorithm
noise prediction model
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分类号
X839.1
[环境科学与工程—环境工程]
U491.91
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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