Optimizing Regression Models for Predicting Noise Pollution Caused by Road Traffic
Notice bibliographique
Résumé
The study focuses on addressing the growing concern of noise pollution resulting from increased transportation. Effective strategies are necessary to mitigate the impact of noise pollution. The study utilizes noise regression models to estimate road-traffic-induced noise pollution. However, the availability and reliability of such models can be limited. To enhance the accuracy of predictions, optimization techniques are employed. A dataset encompassing various landscape configurations is generated, and three regression models (regression tree, support vector machines, and Gaussian process regression) are constructed for noise-pollution prediction. Optimization is performed by fine-tuning hyperparameters for each model. Performance measures such as mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R2) are utilized to determine the optimal hyperparameter values. The results demonstrate that the optimization process significantly improves the models’ performance. The optimized Gaussian process regression model exhibits the highest prediction accuracy, with an MSE of 0.19, RMSE of 0.04, and R2 reaching 1. However, this model is comparatively slower in terms of computation speed. The study provides valuable insights for developing effective solutions and action plans to mitigate the adverse effects of noise pollution.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».