首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
阐述城市道路交通噪声高污染区域的监测与模拟研究。实现基于微观交通仿真的交通噪声动态模拟方法,采用该方法对峡谷型道路十字交叉口和公交车站两类典型的城市道路交通噪声高污染区域进行了动态模拟,同时对这两类区域的交通噪声进行了实地监测。监测结果和模拟结果的对比表明:该方法对等效声级Leq和统计声级L10,L50和L90等的预测具有较高的准确性,对交通噪声实地监测的优化布点和区域噪声分析有较强的指导意义。  相似文献   

2.
城市噪声问题,是深圳市环境保护中的突出问题。近几年涉及噪声污染的投诉占深圳市环境保护问题投拆的60%以上。在影响城市区域环境噪声变化的众多因素中,交通源要比工业源、施工源、生活源和其它源重要得多。概率统计相关分析表明:深圳市机动车辆总数变化  相似文献   

3.
通过在地图上用不同颜色表示不同的噪声污染等级,噪声地图能直观地展示城市各个区域的噪声污染情况.为了高效、经济地得到噪声地图,实现了一个基于群智感知的城市噪声检测和噪声地图生成系统.该系统以参与者的智能手机为感知终端,实现噪声污染数据的测量与采集;通过在服务器上综合处理所有感知终端的测量数据得到各个区域的噪声污染信息,使得用户可以在手机上查看噪声地图;在此基础上,对城市噪声的时空规律进行了分析和讨论.为解决测量数据是随意的和不完全的问题,该系统采用一种基于压缩感知的数据采样和压缩方法:各个感知终端独立地、随意地进行数据测量和压缩而不需要相互通信,服务器依然能够恢复重建出所有区块的噪声污染信息.实验结果表明,文中系统能够在保证精度的情况下,有效地减少感知终端的数据传输代价.  相似文献   

4.
文章提出了一种用于基于多级中值滤波的严重椒盐噪声污染图像恢复的方法.该算法首先用多级中值滤波对图像进行滤波,然后用噪声定位技术将滤波后的图像像素点分为噪声和信号点两类,建立噪声标记矩阵,进而对噪声点进行噪声消除,对非噪声点保持原值不变,从而实现噪声污染图像恢复.实验结果表明,本算法对于噪声浓度大于40%的污染图像去除噪声及保留细节等方面的效果非常显著,尤其对于严重椒盐噪声污染图像.  相似文献   

5.
针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪声问题,提出了一种噪声密度估计的梯度检测滤波算法。算法首先对含噪声图像进行总体噪声密度检测,计算噪声密度p,对于低密度噪声图像(p≤40%),采用3×3窗口改进的梯度检测滤波算法对图像进行滤波,对于高密度噪声污染图像,采用5×5窗口改进的梯度检测滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明,文中算法对高密度椒盐噪声污染图像具有较强的去噪声能力和细节保持性能,具有较高的实际应用价值。  相似文献   

6.
噪声地图是治理交通噪声污染的重要决策支持工具,虽然世界范围内已经涌现出不少噪声地图仿真软件,但都不能很好的适应目前我国城市结构及道路交通的特点.为此分析了当前我国对噪声地图仿真软件的功能需求,提出一种城市交通噪声地图仿真平台体系结构,阐述了平台技术框架、各模块主要功能及依赖关系以及平台的三种部署模式:单机模式、多机并行模式、面向仿真服务的分布式计算模式.最后通过对平台研发初步成果的介绍验证了平台的可行性.  相似文献   

7.
红外图像的自适应混合消噪方法   总被引:2,自引:1,他引:2  
针对带有高斯噪声和脉冲噪声的红外图像,提出一种自适应混合去噪方法。首先将受脉冲噪声和高斯噪声污染的像素区分开来,然后对被脉冲噪声污染的像素采用自适应层叠中值滤波法,对被高斯噪声污染的像素采用基于局部噪声方差估计的自适应局部滤波法。实验表明,该方法在信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)的改善上明显优于线性平滑滤波法和普通中值滤波算法,并具有较好的图像细节保护能力和较快的滤波速度。  相似文献   

8.
为了改善受脉冲噪声污染的图像的滤波效果,提出了一种新的滤波算法。该算法包括3个阶段,首先,利用像素点之间的相似性来检测图像中受噪声污染的像素点;然后,将滤波窗口分为8个主要方向来确定边缘方向;最后,针对噪声点进行边缘保护滤波。实验结果表明,在噪声污染度较小的情况下,该算法不仅能准确地检测出噪声点,而且更多地保护了噪声图像的边缘部分以及非噪声点,具有良好的滤波效果。  相似文献   

9.
传统的图像边缘检测方法由于引入了各种微分运算,因此用于噪声图像边缘检测时对噪声极度敏感。针对这一问题,提出了一种基于独立分量分析技术的噪声图像边缘检测方法,该算法通过计算数据之间的高阶统计信息,提取特征模板,然后将被高斯噪声污染的灰度图像与这些模板逐个匹配,提取出边缘成分。实验结果表明,基于独立分量分析技术的模板匹配方法自适应强,复杂度低,是一种有效的高斯噪声污染灰度图像边缘检测方法。  相似文献   

10.
图像去噪混合滤波方法   总被引:57,自引:2,他引:57       下载免费PDF全文
传统均值滤波和中值滤波对高斯型噪声和椒盐型噪声有着不同的滤波特性。实际滤波时,由于图像往往会受到两种不同性质噪声的同时干扰,因此,单独采用中值滤波或均值滤波都不会达到最好的去噪效果,为了能同时对两种不同性质的噪声进行滤除,现提出了一种新的混合滤波算法,该算法首先利用局部阈值把受高斯型噪声污染的像素和受脉冲型噪声污染的像素区别开来,然后对受高斯噪声污染的像素采用均值滤波算法,而对受椒盐噪声污染的像素则采用中值滤波算法进行去噪。仿真结果证明,该方法更具有实用性和有效性。  相似文献   

11.
Based on the work of Jensen [Jensen, S.S., 1998. Mapping human exposure to traffic air pollution using GIS. Journal of Hazardous Materials 61(1–3), 385–392; Jensen, S.S., 1999. A geographic approach to modelling human exposure to traffic air pollution using GIS. Ph.D. Thesis. National Environmental Research Institute, Roskilde], a prototype system for modelling noise and air pollution is developed for the Macao Peninsula. The system integrates a road traffic noise model, an operational air pollution model, digital maps, an urban landscape model and a Geographic Information System (GIS). Compared with mesoscale model systems with input/output resolution in kilometres, the present one has a higher spatial resolution down to individual buildings along both sides of the street. Applying the developed model system, a preliminary study investigates the ways that four urban forms existing nowadays on the Macao Peninsula influence vehicle transport and street environment. This paper shows that the urban forms in historical areas with narrower roads, complex road networks and a higher density of intersections lead to lower traffic volumes and thus lower noise pollution. However, the greater street canyon effects in these historical urban areas lead to higher carbon monoxide (CO) concentrations.  相似文献   

12.
城市交通噪声环境承载力分析模型及算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
以城市噪声环境容量为约束条件计算城市区域路网最大交通承载力。分析模型是一个双层优化问题,其中上层是噪声环境容量约束下的最大路网交通流量模型;下层是道路网上的用户均衡分配模型。应用遗传算法进行求解,仿真示例表明该模型和算法是可行的、有效的,可以为城市交通可持续发展的规划和需求管理提供依据。  相似文献   

13.
道路车辆拥堵问题导致交通事故增加,降低了居民的出行效率,长时间的道路拥堵更是加重了环境污染,造成国家经济损失等诸多问题。为缓解城市道路交通的拥堵问题,提高出行效率,基于隐马尔可夫模型,针对已有道路拥堵时间数据进行采集与建模,并对该隐马尔可夫模型进行训练,通过算法计算与分析,预测未来一段时间的道路拥堵情况,为人们的出行提供拥堵时间预测,而后提出不同时段通过道路用时最短的最优路径。对韦尔奇算法进行改进,在原算法基础上增加考虑前[n]时刻状态。利用改进型韦尔奇算法,使得训练集参数更精确,达到预测精度更高的目的。实验结果表明,预测数据结果与真实数据相比,误差不超过3%,该模型预测结果具有较高准确性。  相似文献   

14.
短时交通流预测是实现交通流诱导与控制的重要保障,鉴于交通流的随机性和复杂性,提出基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的短时交通流组合预测模型。利用CEEMDAN算法对非线性序列具有自适应分解的特性,将交通流时间序列通过CEEMDAN分解为频率不同、复杂度不同的多个时间序列分量;利用PE算法分析各个分量的随机特性,根据时间序列分量的不同随机特性分为高频序列分量、中频序列分量和低频序列分量,根据高频、中频和低频序列分量的随机特性分别建立GWO-BP模型、GWO-LSSVM模型和ARIMA模型进行预测;叠加高频、中频和低频各个分量的预测结果,得到短时交通流最终预测值。仿真分析结果表明,与其他预测模型相比,基于CEEMDAN分解的短时交通流组合预测模型提升了预测精度。  相似文献   

15.
针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集群中并行处理时收敛速度快,适用于实时性要求强的城市交通场景。实验结果证明,L-BFGS预测算法完全可以在国产平台上对大规模的实时交通数据流进行快速建模、预测,在改善城市交通管理水平提供有效支撑的同时也丰富了国产芯片的应用领域。  相似文献   

16.
随着城市化进程的加快,我国城市机动车数量快速增加,使得现有路网容量难以满足交通运输需求,交通拥堵、环境污染、交通事故等问题与日俱增。准确高效的交通流预测作为智能交通系统的核心,能够有效解决交通出行和管理方面的问题。现有的短时交通流预测研究往往基于浅层的模型方法,不能充分反映交通流特性。文中针对复杂的交通网络结构,提出了一种基于DCGRU-RF(Diffusion Convolutional Gated Recurrent Unit-Random Forest)模型的短时交通流预测方法。首先,使用DCGRU(Diffusion Convolutional Gated Recurrent Unit)网络刻画交通流时间序列数据中的时空相关性特征;在获取数据中的依赖关系和潜在特征后,选择RF(Random Forest)模型作为预测器,以抽取的特征为基础构建非线性预测模型,得出最终的预测结果。实验以两条城市道路中的38个检测器为实验对象,选取了5周工作日的交通流数据,并将所提方法与其他常见交通流量预测模型进行比较。结果表明,DCGRU-RF模型能够进一步提高预测精度,准确度可达95%。  相似文献   

17.
针对交通流预测过程中城市道路路网的空间特征难以充分提取,导致预测结果精度不高的问题,提出图卷积网络(GCN)与门控循环单元(GRU)组合短时交通流预测模型。利用GCN对拓扑结构数据处理的优势,将城市道路路网空间排列结构转换为拓扑关系建模,通过解决拓扑关系问题有效提取出路网间的空间特征。采用GraphSAGE算法改进GCN模型,通过加和聚合算子和图注意力机制(GAT)聚合空间特征,将包含空间特征的输出作为GRU模型的输入提取时间特征。利用真实道路车流量数据进行模型验证,结果表明该模型相较于不具有GCN的模型预测准确率提升约8%,均方误差缩小约0.010?37,说明所提模型具有相对较高的稳定性及预测精度,可以为大型城市路网提供重要的交通诱导依据。  相似文献   

18.
提出了基于决策树的快速路交通事件持续时间预报方法。根据调查的快速路交通事件样本信息,提出了先通过聚类分析将连续型属性将交通事件持续时间离散化,再基于不纯性度量的决策树生成算法建立预测模型。研究分别采用方差分析方法对建模样本进行显著性检验和实际测试样本数据分别对模型进行了验证。结果证明所述的方法对于快速路交通事件预报是有效的。  相似文献   

19.
面对城市交通的日益拥堵,针对交通管理中全局流量预测难的问题,通过将路口的各个方向的车流以不同的边表示,将双向道路的两侧分别拆分为两个端点。并提出了精准描述进入和离开交通道路各方向负载的方法,以节点作为元胞自动机的元胞,以边关系作为元胞的邻域,利用阻塞-转移方法,建立元胞自动机的局部规则,并采用递归算法计算每一时刻交通网中各个节点元胞上的交通流量,构建城市交通网络流量预测模型。最后以某市交通主干道的实测流量数据为例,验证了该预测模型的准确性和高效性,从而证实了该模型对于城市的交通管理能力有一定的提升的作用。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号