Noise prediction for urban traffic conditions—related to measurements in the Sydney Metropolitan Area

Burgess, Marion

doi:10.1016/0003-682x(77)90002-0

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“…Some of the most used mathematical models for traffic noise prediction are those proposed by Griffiths and Langdon (1968), Burgess (1977), and Fagotti and Poggi (1995). This paper proposes a simple mathematical model for prediction of traffic noise level L eq in the city of Ni s, given by the following equation:…”

Section: Modelsmentioning

confidence: 99%

Assessment of traffic noise levels in urban areas using different soft computing techniques

Tomić¹,

Bogojević²,

Pljakić³

et al. 2016

The Journal of the Acoustical Society of America

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Available traffic noise prediction models are usually based on regression analysis of experimental data, and this paper presents the application of soft computing techniques in traffic noise prediction. Two mathematical models are proposed and their predictions are compared to data collected by traffic noise monitoring in urban areas, as well as to predictions of commonly used traffic noise models. The results show that application of evolutionary algorithms and neural networks may improve process of development, as well as accuracy of traffic noise prediction.

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Section: Modelsmentioning

confidence: 99%

Assessment of traffic noise levels in urban areas using different soft computing techniques

Tomić¹,

Bogojević²,

Pljakić³

et al. 2016

The Journal of the Acoustical Society of America

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“…Since traffic is one of the most important sources of noise in cities, it is not surprising that a majority of early studies were carried out on vehicular traffic noise (e.g. Johnson and Saunders, 1968;Blitz, 1973;Cannelli, 1974;Gilbert 1977;Burgess, 1977). Industrial and commercial activities are the other factors which contribute to urban noise.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 97%

A comparative study of noise levels in some residential, industrial and commercial areas of Delhi

Singh

Jain

1995

Environ Monit Assess

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The measurements of noise levels in residential, industrial and commercial areas in the capital city of India, Delhi, were carried out in the month of March and April, 1992. Six sites in residential areas, four in industrial areas and nine in commercial areas were chosen, which were situated in different parts of Delhi. The results of statistical analysis of sound pressure levels show that commercial areas have the highest noise levels followed by industrial and residential areas. Spectral distribution of noise at octave band frequencies have also been presented for the above mentioned areas.

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“…Os modelos de predição assim obtidos diferenciam-se de modelos correntes encontrados na literatura, que utilizam regressão logarítmica e não utilizam intervalos de classe de ruído (BURGESS, 1977;DBV, 1990;MAKAREWICZ, 1998;MAKAREWICZ et al, 1999;SUKSAARD et al, 1999;STEELE, 2001;CALIXTO et al, 2003;ALVES FILHO et al, 2004;CALIXTO et al, 2008).…”

Section: Introductionunclassified

Avaliação Do Ruído De Tráfego Noturno – Estudo De Caso Na Cidade De Curitiba, Brasil

Paz¹,

Zannin

2014

Ra'e Ga

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ResumoO ruído é um dos mais importantes poluidores ambientais, por isto sua quantificação se faz necessária. As imissões sonoras noturnas geradas por um trecho urbano de uma rodovia brasileira, foram avaliados através de medições in situ. A partir dos dados coletados foi elaborada uma modelagem matemática para alguns descritores acústicos como o nível sonoro equivalente Leq, e para os níveis sonoros estatísticos L10, L50 e L90, em função da correlação destes entre si e com variáveis de tráfego, para cálculo de níveis sonoros no período noturno. As variáveis de trafego utilizadas foram: número de veículos leves (LV); número de veículos pesados (HV); número total de veículos (TV); fluxo de veículos leves por hora (LF); fluxo de veículos pesados por hora (HF); fluxo total de veículos por hora (TF); porcentagem de veículos pesados (PHV); e porcentagem de veículos leves (PLV). Os modelos desenvolvidos apresentam três características: a) são para aplicação ao ruído de tráfego noturno, b) para a aplicação de regressão linear e não logarítmica, c) e para a aplicação de intervalos de classe para descrever a complexidade da faixa dinâmica de imissões sonoras, desde os níveis mais baixos até os mais elevados. Verificou-se que para amostras grandes (n > 30) e predição do valor do nível sonoro equivalente (Leq), a avaliação com intervalos de classe de ruído é a mais indicada.

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Noise prediction for urban traffic conditions—related to measurements in the Sydney Metropolitan Area

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Assessment of traffic noise levels in urban areas using different soft computing techniques

Assessment of traffic noise levels in urban areas using different soft computing techniques

A comparative study of noise levels in some residential, industrial and commercial areas of Delhi

Avaliação Do Ruído De Tráfego Noturno – Estudo De Caso Na Cidade De Curitiba, Brasil

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