| 贝叶斯优化模糊聚类地级行政区声环境 |
| |
| 引用本文： | 曾宇,姚琨,任爽,户文成.贝叶斯优化模糊聚类地级行政区声环境[J].应用声学,2024,43(2):385-392. |
| |
| 作者姓名： | 曾宇 姚琨 任爽 户文成 |
| |
| 作者单位： | 北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所,北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所,北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所,北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所 |
| |
| 摘 要： | 声环境功能区划是噪声污染管理的重要手段，当前声环境功能区划研究大多是基于某个特定的地级行政区来进行的，难以反映各地级行政区声环境的异同。 该文基于134个地级行政区的人口、面积、各声环境功能区面积和及面积占比，进行地级行政区声环境表征和归一化处理。 以轮廓系数作为聚类有效性评价指标，基于贝叶斯优化模糊聚类方法对地级行政区声环境表征进行聚类分析。 通过本文方法与谱聚类、K-medoids聚类、高斯混合模型聚类的聚类性能对比，验证了该方法的有效性。 结果表明我国地级行政区声环境分为9类，城市规模和用地情况发生显著变化导致其声环境表征和归类发生变化后应重新评估当前噪声污染管理政策,并借鉴同类的地级行政区的噪声污染管理政策做出必要的调整。
|
| 关 键 词： | 声环境功能区 地级行政区 模糊聚类 贝叶斯优化 轮廓系数 |
| 收稿时间： | 2022/11/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/3/4 0:00:00 |
Bayesian optimal fuzzy clustering of acoustic environment in prefecture-level administrative regions |
| |
| Zeng Yu,Yao Kun,Ren Shuang and Hu Wencheng.Bayesian optimal fuzzy clustering of acoustic environment in prefecture-level administrative regions[J].Applied Acoustics,2024,43(2):385-392. |
| |
| Authors: | Zeng Yu Yao Kun Ren Shuang and Hu Wencheng |
| |
| Institution: | Institute of Urban Safety and Environmental Science, Beijing Academy of Science and Technology,Institute of Urban Safety and Environmental Science, Beijing Academy of Science and Technology,Institute of Urban Safety and Environmental Science, Beijing Academy of Science and Technology,Institute of Urban Safety and Environmental Science, Beijing Academy of Science and Technology |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Environmental noise function zone Prefecture-level administrative region Fuzzy clustering Bayesian optimization Silhouette coefficient |
|
| 点击此处可从《应用声学》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《应用声学》下载免费的PDF全文 |
