Resumen

Se ha desarrollado una técnica para predecir el ruido del tráfico en carreteras para evaluaciones ambientales, teniendo en cuenta el volumen de tráfico y las condiciones de la superficie de la carretera. El modelo ASJ (Modelo de Predicción ASJ para Ruido del Tráfico en Carreteras, 1999), que se basa en el nivel de potencia sonora del ruido emitido por la interacción entre la superficie de la carretera y los neumáticos, emplea modelos de regresión para dos tipos de superficie de carretera: asfalto denso (DGA) y asfalto permeable (PA). Sin embargo, estos modelos no son aplicables a otros tipos de superficies de carretera. Por lo tanto, este artículo introduce un procedimiento de estimación de parámetros para modelos de predicción de ruido basados en ASJ, utilizando un algoritmo de búsqueda de armonía (HS). Se utilizaron datos de medición de ruido del tráfico para cuatro tipos de vehículos diferentes en el algoritmo para determinar los parámetros de regresión para

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Técnica; Ruido del tráfico en carretera; Evaluación ambiental; Modelo ASJ; Condiciones de la superficie de la carretera; Modelos de regresión; Asfalto permeable; Procedimiento de estimación de parámetros; Algoritmo de búsqueda de armonía; Datos de medición de ruido del tráfico; Tipos de vehículos; Parámetros de regresión; Niveles de potencia sonora
• Keywords:Technique; Road traffic noise; Environmental assessment; ASJ model; Road surface conditions; Regression models; Permeable asphalt; Parameter estimation procedure; Harmony search algorithm; Traffic noise measurement data; Vehicle types; Regression parameters; Sound power levels