线性回归和BP神经网络在噪声监测中的应用

摘要：

噪声监测系统能够自动测量噪声分贝值,并实时处理系统监测到的各种声音环境信息,但是在噪声监测系统的实际应用中,噪声的分贝值受到温度、湿度和大气压力等多个因素影响,与实际值存在误差.为了提高噪声的测量精度,必须使用相关技术进行校正,系统采用了线性回归和BP神经网络技术,研究了预测模型的因素和系数,分析了模型中因素的相关性,获得了噪声监测的自动校正模型.从线性回归和BP神经网络自动校正数据的测试效果看,优化了测量数据的容错性并改进了数据校正的精度,使预测模型的判定系数R2的值有了较大提升.

关键词：噪声监测;神经网络;线性回归;自动校正

所属期刊栏目：30

资助基金：福建省自然科学基金;福建省科技计划;福建省教育厅基金

在线出版日期：2021-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：317-323