Regler och riktlinjer tillämpas för högsta tillåtna bullernivåer vid olika markanvändningar. De flesta av de välkända modellerna såsom ReKTN, RLS90 och FHWA TNM som granskades kritiskt i Steele (2001), Quartieri et al. (2009) och Garg och Maji (2014) bygger på linjär regressionsanalys (nedic et al. 2014)................................................................. Den största gränsen för dessa modeller, som nämns i Quartieri et al. (2009) och Claudio Guarnaccia m.fl. (2011) är " att de inte tar hänsyn till trafikflödets inneboende slumpmässiga natur, i den meningen att de inte tar hand om hur fordon verkligen körs, med tanke på hur många de är ". Å andra sidan har kraften och användbarheten av det artificiella neurala nätverket och mångfalden av dess tillämpning i olika grenar av vetenskapen, särskilt när exakta förutsägelser och klassificering behövs, bevisats. I allmänhet är ANN metoden lämplig för förfaranden som visar en viss koppling mellan beroende och oberoende variabler men vi vet inte exakt vilken typ av förhållandet mellan dem och det är svårt att artikulera med hjälp av gemensamma tekniker för korrelation och gruppskillnad (StatSoft, Inc. 2013 Abstract. Under de senaste årtiondena har antalet motorfordon ökat dramatiskt i Iran, där olika trafikegenskaper och stadsstrukturer är anmärkningsvärda. I den nuvarande studien, en flerskikts perceptron neurala nätverk modell tränas med Levenberg-Marquardt algoritm användes för att förutsäga motsvarande ljudnivå (L Aeq ) som härrör från trafiken. Femtioett prover samlades in från olika områden i Teheran. Inmatningsparametrarna bestod av total trafikvolym per timme, genomsnittlig fordonshastighet, procentandel av varje fordonskategori, väglutning, byggnaders densitet runt vägavsnittet och en ny parameter kallad "Byggande reflexionsfaktor". Dessa data användes slumpmässigt med 80, 10 respektive 10 percentiler för utbildning, validering och testning av Artificial Neural Network (ANN). Resultaten från ANN-modellen jämfördes med fältmätningsdata, en föreslagen regressionsmodell och några klassiska välkända modeller. Vår studie visade att förutsägelsen fel i neurala nätverksmodellen var mycket mindre än för regressionsmodellen och andra klassiska modeller. Dessutom tillämpades ett statistiskt t-test för att utvärdera lämpligheten hos den föreslagna modellen och visade att den neurala nätmodellen är mycket effektiv när det gäller att uppskatta bullernivåerna i vägtrafiken.
Speciellt i REF, en flerskikts perceptron neural nätverk modell tränas med Levenberg-Marquardt algoritm användes för att förutsäga motsvarande ljudnivå från vägtrafikbuller.
A NEURAL NETWORK NOISE PREDICTION MODEL FOR TEHRAN URBAN ROADS
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Environmental Engineering and Landscape Management', 'mag_field_of_study': ['Chemistry']}