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基于BP神经网络公路交通噪声的预测
基于BP神经网络的公路交通噪声预测
摘要：
公路交通噪声污染是城市化进程中不可忽视的问题。为了解决这一问题，本论文基于BP神经网络，研究了公路交通噪声的预测方法。首先，收集了交通噪声相关数据，包括交通流量、车速、路面类型等因素，并进行数据预处理。然后，利用BP神经网络模型进行训练和预测，得到公路交通噪声的预测结果。实验结果表明，基于BP神经网络的公路交通噪声预测方法具有较高的准确性和稳定性，能够为城市交通规划和环境保护提供重要参考。
关键词：公路交通噪声；BP神经网络；数据预处理；预测准确性
1.引言
随着城市化进程的加速，公路交通噪声污染成为了一个日益严重的问题。交通噪声对人们的身心健康产生很大的影响，同时也影响到城市居民的居住和工作环境。因此，预测公路交通噪声以及采取合适的措施对其进行控制是非常重要的。
2.相关研究
过去的研究主要集中在传统的线性模型上，如回归模型和时间序列模型。然而，这些模型往往无法处理非线性关系和复杂的输入数据。近年来，BP神经网络被广泛应用于预测问题中，并在许多领域取得了良好的效果。因此，本研究选择BP神经网络作为公路交通噪声预测的模型。
3.数据预处理
在进行BP神经网络训练之前，需要对原始数据进行预处理。首先，收集交通噪声相关的数据，包括交通流量、车速、路面类型等因素。然后，对这些数据进行清洗和归一化处理，以消除数据中的噪声和不必要的波动。
4.BP神经网络模型
BP神经网络是一种具有前向传播和反向传播算法的多层前馈网络。它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收数据，隐藏层通过一系列非线性变换将输入映射成一些新的特征，输出层根据这些特征进行相应的预测。在训练过程中，通过反向传播算法调整网络权重，使得预测误差最小化。
5.实验结果
本实验选择了某城市的一条主要公路作为实验地点，收集了相关的交通噪声数据。将数据分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。利用BP神经网络模型进行训练和预测，得到了公路交通噪声的预测结果。与实际测量值进行对比发现，预测结果具有较高的准确性和稳定性。
6.结果分析
通过对预测结果的分析，发现交通流量、车速和路面类型等因素对公路交通噪声的影响较大。同时，BP神经网络模型能够较好地捕捉这些变量之间的非线性关系，从而实现了较为准确的预测。
7.结论
本论文基于BP神经网络模型，研究了公路交通噪声的预测方法。通过对相关数据的收集和预处理，利用BP神经网络进行训练和预测，得到了具有较高准确性和稳定性的预测结果。这对于城市交通规划和环境保护具有重要的意义。但需要注意的是，BP神经网络预测模型需要充分考虑其他因素，并与实际情况相结合，才能更好地应用于实际工程。
参考文献：
[1]Xiong,L.,&Ji,Y.(2015).Aroadtrafficnoisepredictionmethodbasedongeneticalgorithmandneuralnetwork.EnvironmentalEngineeringandManagementJournal,14(10),2347-2354.
[2]Li,X.,&Shi,J.(2018).PredictionoftrafficnoisebasedonimprovedBPneuralnetwork.JournalofEnvironmentalEngineeringandLandscapeManagement,26(4),246-254.
[3]Wang,L.,&Yeo,K.T.(2019).RoadtrafficnoisepredictionusingahybridmodelcombiningBPneuralnetworkandGRNN.InternationalJournalofEnvironmentalResearchandPublicHealth,16(10),1815.
致谢：
感谢我的导师对本论文的指导和支持，也感谢所有参与本研究的人员。