Papperet analyserar den långsiktiga bullerövervakningsdata med hjälp av AutoRegressive Integrated Moving Genomsnitt (ARIMA) modelleringsteknik. Box-Jenkins ARIMA-metoden har anpassats för att simulera den dagliga genomsnittliga L-dagen (06-22 h) och L-natten (22-06 h) i A- och C-viktningar i kombination med singelbullermått, dygnsmedelvärdet för ljudnivån (DNL) under en period av 6 månader. Den automatiska korreleringsfunktionen (ACF) och partiella autokorreleringsfunktionen (PACF) har erhållits för att hitta lämpliga klasser av autoregressiva (p) och rörliga medelvärdesparametrar (q) för ARIMA (p, d, q) modeller som är så utvecklade för alla enstaka bullermått. ARIMA-modellerna, nämligen ARIMA(0,14), ARIMA(0,11), ARIMA(7,0,0), ARIMA(1,0) och ARIMA(0,114), har utvecklats som de mest lämpliga för simulering och prognostisering av det dagliga medelvärdet av L-dag dBA, L-natt dBA, L-dag dBC, L-natt dBC respektive dygnsmedelvärde för ljudnivån (DNL). Resultaten av den modell som utvecklats på detta sätt fastställs med hjälp av de statistiska testerna. Arbetet visar att ARIMA-metoden är tillförlitlig för tidsseriemodellering av trafikbullernivåer. © 2015 Institutet för bullerkontrollteknik.
Även om bullerkällor huvudsakligen är icke-stationära, har statistiska tekniker som AutoRegressive Integrated Moving Genomsnitt (ARIMA) REF också använts i litteraturen för att modellera trafikbuller.
Applications of AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) approach in time-series prediction of traffic noise pollution
{'venue': None, 'journal': 'Noise Control Engineering Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}