ニューラルネットワークによる鉄道騒音・振動レベルの予測
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概要
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多層パーセプトロン型のニューラルネットワーク(NN)により、軌道からの距離、列車速度等の各種要因を用いて鉄道騒音・振動レベルの予測を試みると共に、NNの汎化能力と情報量基準(AIC及びBIC)との対応状況について調べた。数量化理論I類及び伝搬における過剰減衰を考慮した有限長線音源モデルによる騒音ピークレベルの予測結果との比較を行い、平坦以外の軌道構造においてはNNがより精度良く予測できること等を示した。新幹線鉄道騒音・振動の予測におけるサンプル数の影響や、隠れ層を2層にすることによる予測精度向上の可能性についても検討した。
- 社団法人日本音響学会の論文
- 1993-08-01
著者
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