GM(1,N)模型在城市道路交通噪声预测中的精度分析.pdf

l卷 2期 2005年4月 中 国 安 全 生 产 科 学 技 术 Journal ofSafety Science and Technology Vo1．1 No．2 Apt．2005 G M(1，N)模型在城市道路交通噪声 预测中的精度分析 张 超 陆愈实 章 博 胡 林 (中国地质大学，武汉 430074) 摘 要：根据武汉市1998～2002年城市道路交通噪声检测数据以及相关的数据，分析相关因素的选 取对GM(1，N)灰色模型的预测精度的影响。结果表明选取相关因素会降低GM(1，N)灰色模型的精度， 而GM(1，1)模型则有较好的预测精度；利用GM(1，1)模型对武汉市2008年前的道路交通噪声进行了预 测。 关键词：城市道路交通噪声；灰色系统；关联度分析 、 中图分类号：TB5334 文献标识码：A Precision Analysis of GM(1，N)Model in City R0ad Traffic Noise Prediction ZHANG Chao LU Yushi ZHANG BO HU LiIl (China University ofGeosciences，Wuhan，430074) Abstract： Based on the monitored data and relative data ofWuhan road traffic noise condition in the period of 1998~2002，this paper analyses the influence ofthe use ofrelative factors on the predicting precision ofGM(1,N)． The result is that the selection ofrelative factors sometimes lead to lower precision and GM (1，1)model wil be beter．ThenusingGM(1，1)model，apredictingofWuhan city roadtraficnoise conditionpriortotheyear2008 WaSmade． Key words：Ci road trafic noise；Grey system ；Gr ey correlation analysis 1 前 言 灰色系统理论及方法在环境科学领域已得到广 泛应用，特别是对于城市道路交通噪声污染的治理 研究中，人们常采用GM(1，N)模型。人们在利用GM (1，N)模型对城市道路交通噪声进行预测时，有时选 取影响城市道路交通噪声的相关因素的数据，以使 交通噪声灰色系统更加完善。这样，虽然提高了灰色 系统的完整性，同时，却也增多了系统的不稳定因 素，有可能导致预测结果的波动。 2 GM(1，N)预测模型原理 设城市道路交通噪声平均声级检测原始数据序 列为 (o)： (o)(1)， 栅1(2)，?? 。 影响城市道路交通噪声的N一1个相关因素的原 始数据序列为 ： (1)， (2)，?? i (n)( =2，3， 维普资讯 · 68· 中 国安全生 产科学技 术 第 1卷 对原始数据序列 一次累加生成，得到1一 AGOpfyiJ~ 识1)， ，?． 1，2 3?， ， 式中 )：∑xl~0)ik：1 2?．， )。 则建立GM(1，N)模型的白化形式的微分方程为 + ’= ∑6 式中Ⅱ，b2,6 ?一，6 为参数，该方 m i= 2 程的时间相应解为 ?+1)： (1)一 ∑N 6 1) + ． a = 2 丢i 6 ”it+1)。 式中 为年份， 的预测模拟值为 ? )：A。 一 A。 其中，记参数列 ：?(Ⅱ，6 ，6，，??，6?)r，则 Ⅱ，6 ， 6，，??，6 用最小二乘估计求得，? ：(BrB)～Bry，其中 = 一号 一丢 a)-．I~(1’(3) M (2)? 一 (2) )? ． ) 一丢 )坝 y M ? ? M ： (?． (n) 【o】(2) M (n) 3 预测模型的建立及精度检验、比较 3．1 武汉城市道路交通噪声 GM(1，N)(NI)预 测模型的建立 3．1．1 确定交通噪声及相关因素的原始数据序列 根据 1998～2002年武汉城市道路交通噪声平 均声级检测数据，建立原始数据序列 ，见表 1。 表1 武汉市199B一20 年城市道路交通噪声 平均声级表(网上资源 ) ∞(A) 影响武汉城市道路交通噪声的相关因素序列选 定为：城市人口数量，机动车数量 ，机动车流量 ， 工业总产值 ，基本建设投资