Noise Prediction Model Development for the Traffic Noise on Asphalt Rubber Roads
Notice bibliographique
Résumé
Traffic noise prediction techniques are important tools for assessing the effects of noise mitigation. A number of noise prediction models are available for predicting noise levels at a receptor point. Traditionally, these noise predictions are limited to road side areas, where the effects of building and other infrastructure act as a barrier impediment to noise propagation are not considered. This paper describes the application of simulation and modeling of a simplified traffic noise prediction method based on the U.S. FWHA highway and existing traffic noise prediction models. The simplification has been achieved mainly by using the assumption that traffic flow speeds of various vehicle classes are correlated and similar in magnitude Also, an assumption is made that ground attenuation depends not only on the type of ground cover but also on a horizontal distance between the source and the receiver. Finally, the research intends to numerically evaluate the tire-pavement noise of the road with Asphalt Rubber (AR) pavement to minimize the traffic noise generated by the pavement. The application of simulation and modeling by packaged software will be introduced for utilizing the results, planning purposes and preliminary prediction of the traffic noise level on the AR pavement road section in Saskatchewan. This traffic noise prediction model will be simple to use by any end users, particularly environmental planners, acoustic engineers, and non-specialists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».