北京交通大学博士毕业论文

题目:基于多模态融合的城市交通噪声监测与控制策略研究

摘要:城市交通噪声一直是人们关注的热点话题,如何有效地控制城市交通噪声对于提高人们的生活质量具有重要的意义。本文提出了一种基于多模态融合的城市交通噪声监测与控制策略,通过将交通信号、车辆、行人等多种数据源进行融合,实现对城市交通噪声的全面监测和控制。同时,本文还提出了一种基于深度学习的城市交通噪声预测模型,通过对历史交通数据进行训练,对未来的交通噪声进行预测,为城市交通噪声控制提供科学依据。

关键词:城市交通噪声;多模态融合;深度学习;预测模型

1. 引言

城市交通噪声是影响人们健康和生活质量的重要因素,一直是人们关注的热点话题。在城市交通中,车辆、行人、交通信号等多种交通元素交织在一起,导致城市交通噪声污染严重。为了有效地控制城市交通噪声,需要对城市交通进行智能化监测和控制。本文提出了一种基于多模态融合的城市交通噪声监测与控制策略,通过将交通信号、车辆、行人等多种数据源进行融合,实现对城市交通噪声的全面监测和控制。同时,本文还提出了一种基于深度学习的城市交通噪声预测模型,通过对历史交通数据进行训练,对未来的交通噪声进行预测,为城市交通噪声控制提供科学依据。

2. 多模态融合方法

多模态融合是指将来自不同传感器的数据进行融合,从而提高数据的准确性和可靠性。在城市交通噪声监测与控制中,交通信号、车辆、行人等多种交通元素交织在一起,导致城市交通噪声污染严重。为了有效地控制城市交通噪声,需要对城市交通进行智能化监测和控制。本文提出了一种基于多模态融合的城市交通噪声监测与控制策略,具体包括以下步骤:

(1)收集交通信号、车辆、行人等多种交通元素的数据。

(2)对收集的数据进行预处理,包括数据清洗、去噪等。

(3)将交通信号、车辆、行人等多种数据源进行融合,形成城市交通噪声综合数据集。

(4)对融合后的数据集进行监测和分析,并提取特征。

(5)使用特征进行预测,对未来交通噪声进行预测。

3. 深度学习方法

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,能够自动地从大量数据中提取特征,从而实现对数据的预测。在城市交通噪声预测中,可以使用深度学习方法对历史交通数据进行训练,对未来交通噪声进行预测。具体来说,可以使用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型,从历史交通数据中提取特征,并通过自编码器等模型对未来交通噪声进行预测。

4. 结论

本文提出了一种基于多模态融合的城市交通噪声监测与控制策略,并提出了一种基于深度学习的城市交通噪声预测模型。通过多模态融合和深度学习方法的结合,可以实现对城市交通噪声的全面监测和控制,为城市交通噪声控制提供科学依据。

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