Stads- och vägplanerare måste fatta rätt beslut i fråga om trafikstyrning och kontroll av buller. Deras bedömningar och resolutioner får viktiga konsekvenser för de människor som utsätts för buller från trafiken och för kontrollen av andra miljöföroreningar (t.ex. NOx- eller ultrafina partiklar från tunga fordon). Ett av de viktigaste besluten är valet av vilka bullerbekämpningsåtgärder som bör vidtas i känsliga områden (bostads- eller sjukhusområden, skolområden osv.), som skulle kunna omfatta kostsamma åtgärder som att minska den totala trafiken, förbjuda eller minska trafiken med tunga fordon, inspektera motorcyklars ljudutsläpp osv. För ett effektivt beslutsfattande i bullerbekämpningsåtgärder är det viktigt att klassificera en viss plats i ett känsligt område i enlighet med de olika rådande trafikförhållandena. I detta dokument beskrivs ett expertsystem som syftar till att hjälpa stadsplanerare att klassificera tätorter på grundval av deras trafiksammansättning. För att inducera kunskap i systemet används flera maskininlärningsalgoritmer, baserade på flerskiktsperceptron och stödvektormaskiner med sekventiell minimal optimering. Som inmatningsvariabler för dessa algoritmer användes en kombination av miljövariabler. För utvecklingen av klassificeringsmodellerna genomfördes fyra urvalsmetoder, dvs. två delutvärderingar (korrelationsbaserat urval av funktioner och konsekvensbaserad delutvärdering) och två attribututvärderingar (ReliefF och minimal redundansmaximal relevans) för att minska modellernas komplexitet. Det övergripande förfarandet testades på en fullständig databas som samlats in i staden Granada (Spanien), som omfattar urbana platser med vägtrafik som dominerande bullerkälla. Bland alla testade möjligheter, stöder vektormaskiner baserade modeller uppnår bättre resultat i att klassificera de anses urbana platser i de 4 kategorier som observerats, med värden för genomsnittliga viktade F-mått och Kappa statistik (används som indikatorer) upp till 0,9 och 0,8. När det gäller teknikerna för urval av funktioner uppnår attribututvärderingsalgoritmer (ReliefF och mRMR) bättre klassificeringsresultat än delutvärderingsalgoritmer för att minska modellens komplexitet, och därför väljs relevanta miljövariabler för det föreslagna förfarandet. Resultaten visar att dessa verktyg kan användas för att ta itu med en snabb bedömning av potentiella trafikbullerrelaterade problem och för att samla in information för att vidta mer välgrundade åtgärder mot trafikbuller i städer.
I Ref. REF, författare diskuterar effektivt beslutsfattande i buller kontroll åtgärder, och klassificera en viss plats i ett känsligt område enligt de olika rådande trafikförhållanden.
Automated classification of urban locations for environmental noise impact assessment on the basis of road-traffic content
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}