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交通噪声作为主要的城市噪声污染,分析预测交通噪声对管理规划城市交通和减少噪声污染具有重要意义。通过分析道路交通噪声的各项影响因子,并针对BP算法的不足,提出一种基于遗传算法与神经网络相结合的道路噪声预测模型。用武汉市道路噪声实测数据进行实验,验证了该模型的高精度和实用性。
改进的BP模型在噪声预测中的应用
【摘 要】
：
交通噪声作为主要的城市噪声污染,分析预测交通噪声对管理规划城市交通和减少噪声污染具有重要意义。通过分析道路交通噪声的各项影响因子,并针对BP算法的不足,提出一种基于
【机 构】
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中国地质大学计算机学院
【出 处】
：
计算机与数字工程
【发表日期】
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2009年8期
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