在中型城市的十字路口模拟交通噪音:一种人工神经网络方法
Adarsh Yadav1, Manoranjan Parida2, Pushpa Choudhary3
1Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Roorkee, Roorkee, 247667, Uttarakhand, India.
Environmental monitoring and assessment
|March 26, 2024
概括
交叉路口附近的交通噪音对城市健康有重大影响. 这项研究开发了一个人工神经网络 (ANN) 模型,使用现场数据来识别关键的噪音影响因素,如交通量和喇,以更好地管理噪音.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 城市规划 城市规划
- 声学 声学 在声学上
背景情况:
- 交通噪音是影响城市居民健康的主要环境问题.
- 噪音污染在中型城市的十字路口附近尤其严重,原因是规划和降噪不足.
- 城市交叉路口环境需要有效的噪音评估模型.
研究的目的:
- 为中型城市开发精确的十字路口特定交通噪音模型.
- 评估城市十字路口的交通噪音水平.
- 调查各种影响噪声的变量对交通噪声的影响.
主要方法:
- 使用人工神经网络 (ANN) 方法.
- 收集和分析了来自印度坎普尔十九个十字路口的342小时的现场数据.
- 进行灵敏度分析以确定不同变量的影响.
主要成果:
- 交通量,中间宽度,车道宽度,喇和接收器距离显著影响交通噪音水平.
- 噪声变量的影响随着交叉点的距离而变化.
- 更宽的中位数减少噪音,而噪音增加在停止线50米以内.
结论:
- 开发的模型为城市十字路口提供了准确的交通噪音评估.
- 结果为创建有效的噪音管理策略提供了洞察力.
- 这项研究支持制定管理行动计划,以减轻中型城市的交通噪音污染.
