基于FHWA模型的航道两侧噪声评价范围的探讨

为确定航道两侧噪声评价范围,引入美国道路交通FHWA模型,并对模型中的参数进行了重新定义,考虑到航道实际环境状况,加入水面衰减修正项,建立了基于FHWA的航道噪声预测模型。随后对连云港疏港航道、盐河航道以及丹金溧漕河航道的噪声监测数据中分别随机抽取了13、10和10个测点数据用于模型验证,结果表明预测值与实测值具有较高的一致性,说明该模型可以应用。最后运用文中所建立的模型对3级、5级和6级航道两侧评价距离进行了计算,计算结果比GB/T15190-94中所确定的通过1、2、3类标准适用区时的评价距离分别小23、20、18 m;16、14、13 m和10、6、7 m。

基于FHWA模型与交通流仿真的道路噪声预测方法研究

以美国FHWA噪声模型为基础,以VISSIM软件为交通流预测平台,给出了基于FHWA模型与交通流仿真的道路噪声预测方法,实现了通过现状调查数据对拓宽后路段进行噪声预测的目的;并以南京航空航天大学附近的一段双向6车道的高速路作为研究对象,结合实际路况及统计学理论对噪声预测模型进行修正,修正模型的预测结果与实测值的误差在1.5dB范围内,匹配性良好;在对拓宽后的道路噪声预测后发现:道路拓宽之后的噪声值总体呈增高趋势;交通量增加之后,噪声值进一步加大;另外,虽然大中型车在交通量中占据较小的比例,但对交通噪声值的大小起决定性作用.

基于FHWA模型的集装箱卡车服务区停车位数量计算方法研究

随着集装箱运输业的快速发展,集装箱卡车的停车需求加剧,服务区的建设越来越迫切,如何合理的满足停车需求,就显得尤为重要.为了确定集装箱卡车服务区停车位数量,文中基于美国联邦公路局(federal highway administration,FHWA)模型的基础上,引入集装箱卡车流量的月高峰系数、空载率和港口吞吐量等参数,重点对高峰流量的预测进行分析,构建了集装箱卡车流量预测的改进FHWA模型.以上海市洋山港为例,计算了洋山港地区的服务区停车位规模,通过与《日本高速公路设计要领》规范方法的计算结果和服务区实际停车位数量设计进行对比,进一步验证了模型的有效性.结果表明,集装箱卡车的流量月高峰系数、空载率和港口吞吐量等参数的引入,有助于更合理的计算集装箱卡车服务区的停车位数量.

公路交通噪声预测模型FHWA、RLS90与规范模型的对比

对山东省济南-菏泽高速公路的部分路段进行交通噪声24 h连续监测,并根据实测的交通量和车辆行驶速度,运用FHWA模型、RLS90模型和规范模型进行噪声预测,将实测值与预测值进行对比分析可知,规范模型的预测值准确性更强.对高速公路单车噪声源强进行进一步实测分析,结果表明规范模型的源强计算值和源强实测值比较接近.考虑优化车型分类方式,将未满载的大客车归为中型车进行噪声预测,可使规范模型噪声预测值更为准确.

基于FHWA的城市交通噪声预测模型研究

结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA)和国内学者在该方面的大量研究成果,选择城市主、次干道监测点的建模采样数据,分析比较FHWA噪声预测模型的预测值,研究影响道路交通噪声的各个因子与道路交通噪声的相关性,提出符合实测道路交通特征的噪声污染统计噪声预测模型。随后应用噪声预测模型对监测点噪声污染进行预测,并与实测值对比验证后发现二者具有较高的一致性,此模型可应用在城市道路交通噪声污染的预测评价中。

FHWA公路交通噪声预测模型在广清高速公路花都段的应用研究

通过运用FHWA公路交通噪声预测模型对广东某高速公路交通噪声进行预测。根据车流量实测数据以及设计速度,通过模型对敏感点噪声结果进行计算,并根据计算结果,反向计算满足声环境功能区划的最大行车速度,并对不同车型,不同设计速度的降噪效果进行了分析。结果有望对同类高速公路噪声预测提供指导和依据。

公路交通噪声预测模型FHWA与RLS90的比较

为了了解我国长期以来使用的两种公路交通噪声预测模型,即美国联邦公路局(FHWA)模型和德国RLS90模型的预测精确性,通过理论分析,比较了RLS90分段模型、RLS90长直线模型、FHWA模型的差异,并通过实际测量值对3种模型的计算结果进行了验证,表明RLS90模型在高速公路交通噪声预测中略优于FHWA模型。

嘉兴市秀洲区环境噪声预测及评价

运用模糊聚类方法对秀洲区环境噪声质量进行分析,判断该区域的总体噪声污染水平。根据道路交通现状与规划情况,通过分析,简化运用FHWA模型,对秀洲区2011、2015和2020年的道路交通噪声污染情况进行定量预测,为秀洲区声环境质量保护目标的制定提供依据,可供其它城镇预测交通噪声的参考。

基于视频的车辆检测在交通噪声预测中的应用

目前交通噪声预测使用的FHWA模型,在实际应用中以人工方式来统计通过的车辆数和车型,此法成本高,易产生偏差。通过引入检测线上发生改变像素的连接程度,提出基于中介度量理论和车辆长度信息的车辆检测算法,自动获得道路通过的车辆数和车型,车辆检测结果可与FHWA预测模型有效结合。实验结果表明,算法达到了很好的效果,为FHWA模型提供了准确的车流量数据。

城市道路交通噪声对居民影响的模糊评价

运用模糊理论,依据道路交通噪声对居民的实际影响,采用城市道路交通噪声对居民影响模糊评价的方法,并以中国宜昌城市道路交通噪声的噪声级、污染强度为实例,针对受声污染环境下居住人口的不同性格、爱好、文化程度、社会经济条件、心理素质等诸多主观因素产生引起的不同主观反应,建立模糊数学评判模型,全面地评价道路交通噪声对居民的实际影响程度,使得评价结果更科学、合理。

城市噪声管理信息系统中道路交通噪声预测评价的实现

介绍了城市噪声管理信息系统的目标、结构及其功能 ,详细阐述了采用城市交通干线噪声平均值公式、FHWA模型与GIS集成的方法进行城市道路交通噪声预测评价。该方法可实现城市交通干线噪声平均值及任一噪声预测点噪声值的计算 ,并能以等声级形式表示道路噪声分布情况。其作为城市噪声管理信息系统的一项重要应用功能 ,为道路交通噪声预测评价提供了方便有效的工具。

基于BP神经网络公路交通噪声的预测

由有限的公路交通噪声实测数据类比估算其它环境敏感点噪声值是公路建设项目环保验收和环境后评价的重要基础工作之一,为探讨科学有效的类比方法,根据人工神经网络理论,针对高速公路交通噪声预测的特点,提出了基于大、中、小车交通量、预测点距离及道路结构5个参数的高速公路交通噪声预测BP神经网络模型。通过对BP模型预测结果与实测值和FHWA模型预测值的比较表明:在某一特定公路环境下,由有限噪声实测数据预测其它环境敏感点的噪声值,BP神经网络不失为一种简便而有效的方法,且可得到比用FHWA模型预测更为精确的结果。

公路噪声对东洞庭湖自然保护区水鸟的影响评价

噪音对动物,尤其是鸟类的正常生活具有严重的不利影响.在东洞庭湖自然保护区内,分布有大量的水鸟,本文作者在保护区内部进行了实地考察,利用美国FHWA噪声预测模型对公路噪声之于东洞庭湖自然保护区内水鸟的影响进行了评价,发现该区交通噪声会对一些水鸟的各种行为产生干扰,从而影响水鸟在保护区的栖息.

城市道路交通噪声的预测及评价

运用噪声测量基本方法,测量了大连市西南路某路段交通噪声值并统计出不同类型的机动车流量数据。在比较国内外各种道路交通噪声预测模型特点的基础上,选择了一种修正预测模型,预测出理论噪声值。计算预测值与实际测量值的误差,分析误差产生的原因。利用噪声测量值计算出噪声污染的各种评价指标,最后根据有关的噪声标准进行差别,得到该路段的交通噪声已超过规定限值,对城市居民的日常生活带来了不良影响的结论。