孙红影(三亚学院,海南　三亚　572000　)



多因素GM（1,N）模型在城市道路交通噪声预测

孙红影
(三亚学院,海南三亚572000)

摘 要：城市道路交通噪声是影响人民生活质量的一项重要因素，本文采用Newton-Cores公式优化后的GM(1.N)模型，对南方某城市道路交通噪声进行预测。

关键词：交通噪声；GM(1,N)模型；背景值优化

0　引 言

随着经济的发展，人民的生活质量提高，城市交通噪声已经开始影响我们的生活。特别是北京，上海以及南方发达城市，问题更加的严重，城市道路交通污染系统包括诸多因素，如人口数量，道路长度，车辆数量[1-2]。

本人以文献[3]中南方某城市道路交通噪声数据为例，利用多因素考虑的GM（1，N）模型对道路交通噪声进行预测，并与实际数据进行比较，说明多因素的GM（1，N）预测精度更高。

1　灰色GM（1，N）预测模型背景值原理

GM（1，N）模型背景值的求法实际上就是数值分析中的梯形公式，然而在实际计算应用中，梯形公式的误差较大，致使GM（1，N）模型的模拟值误差较大。在区间对公式(3)的两边进行积分

整理后得到

2　基于Newton-Cores公式的GM（1，N）模型优化

公式写作

Newton-Cores积分系数一般取n£4，基于稳定性和精度考虑，现取n=4。则有

3　仿真实例分析

为了便于比较，本文采用文献[2]中所给的数据。文献[2]给出了2002～2009年南方某城市道路交通噪声平均声级检测数据，以及对该城市道路交通噪声影响程度最大的两个相关因素数据，即道路行车线长度及常住人口，如表1所示。

表1　南方某城市道路交通平均噪声、道路行车线长度及常住人口数据表

因原始数据较大，在此我们利用灰色关联分析中的初值化算子对表1内的基础数据进行初值化处理，实现了数据的无量纲化，结果见表2所示。……