A statistical model for road traffic noise
محل انتشار: نخستین کنفرانس بینالمللی ارگونومی ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 3,004
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IRANERGO01_084
تاریخ نمایه سازی: 28 مهر 1386
چکیده مقاله:
Background: The recognition of road traffic noise as one of the main sources of environmental pollution has led to develop models that enable to predict noise level from fundamental variables. Traffic noise prediction models are required as aids for designing roads and highways. In addition, sometimes are used in the assessment of existing or envisaged changes in traffic noise conditions. In this paper a statistical modelling approach has been used for predicting road traffic noise in Iranian road conditions.
Methods: The study was performed during 2005-2006 in Hamadan city, in the west of Iran. The data set consisted of 282 noise measurements. The entire data set was utilized to develop a new model for Iranian condition using regression analysis. Result: The developed model has twelve explanatory variables in order to achieve a proper fit for measured values of Leq (r2= 0.913). Conclusion: The proposed road traffic noise model can be effectively used as a decision support tools for prediction of traffic noise index of Leq (30min), in Iran's cities.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Golmohammadi
Occupational Safety and Health Department, School of Public Health, Hamadan University of Medical Sciences, Iran
Abbaspour
Dept. of Mechanical Engineering, Sharif University of Technology, Iran
Nassiri
Dept. of Occupational Health, School of Public Health, Medical Sciences/ University of Tehran, Iran
Mahjub
Dept. of Biostatistics, Hamadan University of Medical Sciences, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :