【摘 要】
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对居民周边交通噪声干扰的优化预测,能够有效提高居住环境的舒适性。对交通噪声干扰的预测,需要对噪声节点与参数进行优化,将其隐含结构与参数反馈至噪声预测系统中,完成对噪声的预测。传统方法建立遗忘因子的策略,通过遗忘因子构造策略获取噪声的最优参数,但忽略了将其与噪声节点进行同步优化,导致预测精度偏低。提出基于自适应RBF神经网络的交通噪声干扰优化预测方法。通过噪声的冲击指数、噪声的污染级、昼夜等效声级、
【基金项目】
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住房和城乡建设部2016年科学技术项目计划（2016-R4-003）,吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目（吉教科合字【2016】第148号）
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对居民周边交通噪声干扰的优化预测,能够有效提高居住环境的舒适性。对交通噪声干扰的预测,需要对噪声节点与参数进行优化,将其隐含结构与参数反馈至噪声预测系统中,完成对噪声的预测。传统方法建立遗忘因子的策略,通过遗忘因子构造策略获取噪声的最优参数,但忽略了将其与噪声节点进行同步优化,导致预测精度偏低。提出基于自适应RBF神经网络的交通噪声干扰优化预测方法。通过噪声的冲击指数、噪声的污染级、昼夜等效声级、等效连续A声级以及交通噪声指数等评价量对居住地周边的交通噪声干扰进行评估,利用自适应算法对噪声预测中RB
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