【摘 要】
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在综合分析了现有各种交通噪声顶测模型基础上,提出了基于支持向量机的交通噪声预测方法,运用Matlab语言编程。建立了基于支持向量机的交通噪声智能预测模型,把预测因子(轻、
【机 构】
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北京交通大学土建学院,北京 100044
【出 处】
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2005年全国博士生学术论坛——交通运输工程学科
论文部分内容阅读
在综合分析了现有各种交通噪声顶测模型基础上,提出了基于支持向量机的交通噪声预测方法,运用Matlab语言编程。建立了基于支持向量机的交通噪声智能预测模型,把预测因子(轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差)作为样本输入到网络模型,噪声等效声级作为样本输出,反复训练网络,遴选出较好的支持向量机模型参数,得到支持向量机交通噪声智能预测模型,实例显示,该预测模型可行且预测精度高。
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