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运用Matlab语言编程,构造预测交通噪声的LM算法BP神经网络模型,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,通过增加隐含层节点数、改进算法,以降低误差,缩短训练时间.
交通噪声预测的神经网络模型
【摘 要】
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运用Matlab语言编程,构造预测交通噪声的LM算法BP神经网络模型,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
【机 构】
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长安大学信息工程学院
【出 处】
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长安大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2003年2期
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