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临路住宅小区的噪声空间分布模型研究

作　者: 陈良
导　师: 李朝奎
学　校: 湖南科技大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 噪声预测三维城市模型(3DCM) 人工神经网络 BP神经网络空间决策支持
分类号: TB535;P208
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 138次
引　用: 1次
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内容摘要

随着城市的发展和道路基础设施的逐步完善,以及人们对环保意识的增强和对环境质量要求的提高,环境噪声问题已成为越来越受关注的环境问题。因此在项目建设之前进行环境噪声的预测和评估是十分必要的,它对环境污染控制、管理、规划等方面均具有重要意义。住宅小区是人们日常活动的最主要场所,但是却受到越来越多噪声的干扰。对于规划中的项目,我们希望知道其建成后的噪声分布情况,需要进行噪声预测。本文主要学习了通用的噪声预测模型FHWA模式和神经网络的基本原理,选择了BP神经网络作为建立噪声预测模型的基本理论和方法,尝试性的将BP神经网络用于创建噪声预测模型,并且进行了神经网络模型的优化。以某一小区的设计方案为例,运用该噪声预测模型对其进行噪声预测,比较两种模式下的预测精度,经过分析预测结果可知预测结果能较好的模拟该设计方案落成后的噪声分布情况。将噪声预测模型与GIS专业软件相结合,较为直观和逼真的显示了预测结果,根据预测结果调整设计方案,从而到达辅助规划决策的目的。论文的创新点在于:(1)用BP神经网络建立了一个面向小区域的噪声预测模型,补充并发展了噪声预测的新方法;(2)该噪声预测模型与3DCM相结合,在建筑群中对声场进行非线性建模。实验证明基于神经网络的噪声预测模型具有自组织、全局优化与容错学习等能力,通过样本学习可使预测模型有良好的预测能力;噪声预测模型与3DCM的结合,模拟了噪声在建筑群中的分布,更好地将噪声信息进行了表达和分析应用,为政府部门进行城市规划、管理及决策提供科学有效的证据支持。

全文目录

摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
第一章绪论  10-15
  1.1 论文的研究背景和意义  10-11
    1.1.1 论文的研究背景  10
    1.1.2 论文的研究意义  10-11
  1.2 噪声污染及其危害  11-12
    1.2.1 噪声的种类  11
    1.2.2 噪声的危害  11-12
    1.2.3 噪声污染现状  12
  1.3 区域噪声预测的国内外现状  12-13
  1.4 3DCM 环境下区域噪声预测概述  13-14
  1.5 论文的主要内容与组织安排  14-15
第二章噪声的物理基础及评价标准  15-25
  2.1 噪声的物理基础  15-18
    2.1.1 声波的概念  15
    2.1.2 声波的干涉和衍射  15
    2.1.3 声波的反射和折射  15-16
    2.1.4 声源类型  16-17
    2.1.5 声传播中的衰减  17-18
  2.2 噪声的评价及标准  18-23
    2.2.1 声音的计量  18-20
    2.2.2 评价指标  20-22
    2.2.3 评价标准  22-23
  2.3 本章小结  23-25
第三章 FHWA 噪声预测模型  25-28
  3.1 FHWA 模式的基本原理  25-26
  3.2 FHWA 模式相关参数修正  26-27
  3.3 本章小结  27-28
第四章基于神经网络的噪声预测模型的建立  28-42
  4.1 神经网络的基本原理  28-32
    4.1.1 生物神经网络  28-29
    4.1.2 人工神经网络  29-30
    4.1.3 BP 神经网络  30-32
  4.2 BP 神经网络所需要的数据准备  32-34
  4.3 BP 神经网络的创建  34-37
  4.4 BP 神经网络的初始化  37
  4.5 输入数据的归一化处理  37-38
  4.6 网络的训练  38-40
  4.7 BP 神经网络的检验  40-41
  4.8 本章小结  41-42
第五章噪声预测模型的应用实例  42-49
  5.1 已建成住宅小区噪声三维显示  42-43
  5.2 未建成住宅小区的噪声预测  43-45
  5.3 与 FHWA 模型噪声预测的比较  45-48
  5.4 本章小结  48-49
第六章总结与展望  49-51
  6.1 论文总结  49
  6.2 展望  49-51
参考文献  51-53
致谢  53-54
附录A：攻读硕士学位期间的研究成果  54

临路住宅小区的噪声空间分布模型研究

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