基于BP神经网络公路交通噪声的预测

由有限的公路交通噪声实测数据类比估算其它环境敏感点噪声值是公路建设项目环保验收和环境后评价的重要基础工作之一,为探讨科学有效的类比方法,根据人工神经网络理论,针对高速公路交通噪声预测的特点,提出了基于大、中、小车交通量、预测点距离及道路结构5个参数的高速公路交通噪声预测BP神经网络模型。通过对BP模型预测结果与实测值和FHWA模型预测值的比较表明:在某一特定公路环境下,由有限噪声实测数据预测其它环境敏感点的噪声值,BP神经网络不失为一种简便而有效的方法,且可得到比用FHWA模型预测更为精确的结果。     

轨道交通轮轨噪声预测模型

为了准确预测轮轨噪声,在分析轮轨噪声产生机理的基础上,运用车辆一轨道耦合动力学理论、噪声辐射与传播理论,建立了轮轨噪声预测模型。在模型中,车轮采用LOVE圆环模型,钢轨采用Timoshenko梁模型,轮轨接触采用Hertz非线性弹性接触。模型计算结果与国际知名软件TWINS的仿真结果比较表明,各轮轨部件的噪声峰值频率不尽相同,但对总噪声贡献的主要频率范围是一致的;模型声级频谱计算值与秦沈客运专线高速行车试验的现场实测值比较吻合,且变化趋势一致。由此说明轮轨噪声预测模型是可行的,可用于铁路轮轨噪声的预测与评价。     

城市轨道交通列车车外噪声特性

基于统计能量分析(SEA)和半无限流体方法,建立6节编组的B型列车车外噪声预测仿真模型;通过试验提取车体SEA模型的振动激励和轮轨噪声激励,施加给车体并计算分析了车外噪声特性;以中国某城市轨道交通列车通过噪声试验对模型进行验证,并探讨了列车各板单元和轮轨噪声声源对车外场点声压的贡献量.研究结果表明:统计能量分析和半无限...     

高速公路交通噪声分布特征与衰减规律研究

本文研究了沈大高速公路两侧交通噪声分布特征与衰减规律,通过实测数据说明了交通噪声的影响范围,揭示了交通噪声与交通量、时间和距离的关系.对于保护公路周围居住环境,合理地进行规划和管理提供相应的参考.     

基于交通噪声与延误的平面交叉口综合评价

从噪声影响的角度出发,将噪声和延误结合起来对平面交叉口进行综合的评价研究．通过在微观交通仿真软件上加载插件,建立了交叉口交通噪声及延误的计算模型,并用实测数据进行验证．在此基础上,研究信号控制交叉口、环形交叉口、无控制交叉口内车流量与延误、车流量与噪声间的关系,并将延误和噪声采用经济损失估算方法进行统一换算,实现不同流量、不同控制方式下平面交叉口的综合评价．     

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车辆折算系数是高速公路通行能力和服务水平研究的重要参数。在简要介绍国内外车辆折算系数计算方法的基础上,对时间占有率和车辆折算系数的关系进行分析,提出一种新的基于时间占有率的车辆折算系数计算模型。模型首先根据车辆速度和交通构成对交通检测数据进行分类,建立时间占有率、密度和交通量之间的相互关系模型;然后利用实测数据求得各模型的回归参数;进而采用微分比值的方法计算车辆折算系数。通过京津塘高速公路的数据验证,表明基于时间占有率分析的车辆折算系数能够反映车流中车型间的差异及相互影响,有助于特定交通流交通状况的分析。     

基于 FHWA 模型与交通流仿真的道路噪声预测方法研究

以美国FHWA噪声模型为基础,以VISSIM软件为交通流预测平台,给出了基于FHWA模型与交通流仿真的道路噪声预测方法,实现了通过现状调查数据对拓宽后路段进行噪声预测的目的;并以南京航空航天大学附近的一段双向6车道的高速路作为研究对象,结合实际路况及统计学理论对噪声预测模型进行修正,修正模型的预测结果与实测值的误差在1．5 dB范围内,匹配性良好;在对拓宽后的道路噪声预测后发现：道路拓宽之后的噪声值总体呈增高趋势;交通量增加之后,噪声值进一步加大;另外,虽然大中型车在交通量中占据较小的比例,但对交通噪声值的大小起决定性作用．     

铁路噪声预测的功率平衡模型及其在兰州地区的验证

随着列车速度的提高,铁路噪声已成为城市与铁路沿线居民日益关注的环境问题.通过合理的假设提出了计算铁路噪声的预测模型.根据现场实测数据,对兰州地区铁路噪声进行了预测,并且通过实际测试验证了该模型的合理性.     

环形交叉口车辆噪声经验计算公式的推导

讨论了环形交叉口车辆运行特性 ,对车辆噪声的各个组成部分进行了分析 ,推导出基于路段车辆噪声预测实验模型的环形交叉口车辆噪声的经验计算公式 .     

城市道路交通噪声的混沌特征及其应用

通过采集城市道路特征断面的交通噪声,形成时间序列,采用自相关函数法计算延迟时间,当相关系数衰减为0.4时,计算得到相空间重构的延迟时间为12。利用两组噪声样本的训练集计算关联维数,当嵌入维数为6时,关联维数保持不变,确定系统的嵌入维数为3,从而判定两组交通噪声样本存在混沌特征。根据重构的相空间、状态点及临近点计算拟合参数,分别对两组噪声样本进行混沌预测,并与检验集比对,结果表明:混沌模型可以用于短时城市道路交通噪声预测,两组噪声样本的预测平均相对误差分别为8.56%和9.33%。     

轨道交通列车不同运行速度下噪声特性对比研究

为了研究轨道交通列车不同运行速度状态下的噪声水平,利用同济大学轨道交通综合试验线对轨道交通列车运行时辐射噪声进行测试与分析,得出各监测点在不同运行速度下的噪声强度和频谱特性。结果表明：在车速小于47 km＆#183;h-1范围内,随着列车速度的增加,各监测点噪声值不断增大,基本呈线性增长;在4种不同车速工况下,距离噪声源越近,高度越高,噪声值越大;相反,距离噪声源越远,高度越低,噪声值越小。在不同运行速度下,各测点的主峰频率都在800 Hz左右,而噪声能量的主要分布范围随车速的提高而有规律地变化,随着行驶速度的提高,噪声能量的主要分布范围逐渐向800 Hz主峰频率趋近。研究结果可为轨道交通噪声措施的制定及噪声预测提供数据基础与科学依据。     

两种规范推荐公路交通噪声预测模式的准确性分析

从理论层面分析,JTG B03—2006公路交通噪声预测模式反映了不同交通量条件下公路交通噪声的几何发散规律,比HJ2.4—2009模式更准确。运用江苏省和广东省4条公路的交通量和噪声实测数据验证两种模式的准确性发现,当各型车交通量小于300辆/h时,JTG B03—2006模式的准确性明显优于HJ2.4—2009模式;当各型车交通量大于300辆/h时,两种模式的准确性均不足。     

环形交叉口交通噪声预测模型

给出了环形交叉口交通噪声评价点位置，运用数学建模的方法，通过分析环形交叉口进口道及环道上车辆在噪声观测点处产生的噪声值，建立了环形交叉口等效交通噪声预测模型，井对模型进行简化。通过建立的模型表明，环形交叉口等效交通噪声主要受各种机动车流量及行驶声功率级、环道等效行驶线半径、噪声评价点分别至环道上等效行驶线及进出口道等效行驶线的距离、机动车在环形交叉口内行驶时的速度等因素的影响。最后，实际选取了一个环形交叉口，对交通噪声模型预测值和测量值进行了比较，并进行了统计检验。     

我国既有线软卧空调客车车内噪声测试及结果分析

通过对软卧空调客车进行的车内噪声测试，并针对隧道、桥梁、坡道等不同工况下进行了1／3倍频程、FFT、声压级随时间变化等分析，提出了相应的降噪措施．为改进其车体结构，设计低噪声高速铁道车辆提供了依据。     

道路交通噪声评价及预测新方法

在分析既有环境噪声评价方法的基础上,根据交通噪声非稳态性的特点,提出了交通噪声综合影响指数的概念。基于概率论和交通流理论,考虑到影响道路交通噪声的主要因素是车流量、车型和车流速度等,建立了用交通噪声综合影响指数来评价道路交通噪声的预测理论模型。以某城市道路交通噪声在一天内24h的A声级变化为实例,计算了其交通噪声综合影响指数为79．7dB。计算结果表明,可以用交通噪声综合影响指数合理地评价道路交通噪声污染对人体健康和社会经济发展的影响。     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

基于机动车比功率的单点信号配时优化模型

为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.     

城市交通噪声与控制综述

介绍城市交通噪声的来源，据此提出相应的控制措施，可为有关部门制定机动车噪声法规和城市市政建设规划提供参考。     

基于手机运动传感器数据的交通流拥挤识别

准确的交通流状态识别是智能交通管理与控制的基础.通过所开发的手机端软件从手机中提取车辆的加速度与角加速度数据,在研究了其统计特征后,发现该数据可反应周围车辆对目标车辆运行环境的影响,从而与交通流状态的变化有着密切关系.利用支持向量机学习算法,以加速度与角加速度统计参数作为输入变量识别断面交通流状态.实验结果识别精度最高达到92%,表明加速度和角加速度指标可作为交通流状态的表征参数.该研究采用Lasso模型和最小角回归算法对输入参数进行变量选择,在降低计算成本的同时保证了良好的识别效果.      

绿波协调信号交叉口群的延误计算方法研究

在绿波协调控制交叉口群中,绿波段前沿交叉口对于交通流具有整流特性.针对单一交叉口延误计算方法对交叉口群整流特性考虑不足的问题,基于车流运行时间偏移呈正态分布的假设,采用非集计方法分别提出了绿波带内、绿波带间和右转车流的延误计算模型.分析了交叉口群对车流的整流作用,以最小二乘拟合法为基础,提出了交叉口进口道车辆到达函数拟合方法.分别考虑交叉口群绿波带内和绿波带间的车流运行时间偏移,以单车延误期望累积建立了交叉口进口道车流延误计算模型.利用交叉口车流数据验证了该方法的实用性和有效性.