优化灰色GM(1,N)-加权Markov模型在道路交通噪声预测中的精度研究

黄朝强; 廖基定; 尹邦华

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优化灰色GM(1,N)-加权Markov模型在道路交通噪声预测中的精度研究

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通过对北京市2007年至2016年城市道路交通噪声及相关影响因素数据分析,以GM(1,N)模型为基础,建立了优化灰色-加权Markov模型,为有效控制交通噪声污染提供理论依据和决策意见。首先,利用平滑公式对原始数据进行预处理,用数值积分中的Simpson公式改变背景值来提高传统多因素GM(1,N)模型精度。其次,用加权Markov模型对得到的模拟值中的异常值进行了修正,将其应用到城市交通噪声的预测上,实证计算表明优化灰色GM(1,N)模型的模拟值与实际值拟合效果很好,比传统的GM(1,N)模型精度有较大提高。最后,用该模型对北京市2017年和2018年城市交通噪声进行预测,基本符合噪声数据实际变化趋势。

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来源
《南华大学学报：自然科学版》 |2019年第1期|35-43|共9页
作者
黄朝强; 廖基定; 尹邦华;
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作者单位

南华大学数理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类概率论（几率论、或然率论）;
关键词
噪声预测; GM(1; N)预测模型; 加权Markov模型; 关联度分析; 背景值优化;

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