基于矩阵灰色绝对关联度理论选定最优噪声监测位置。

简介：
本研究运用矩阵灰色绝对关联度理论，旨在优化城市噪声监测点的选择，通过科学方法提升环境噪音监控效率与准确性。 噪声图用于评估全球城市中的噪音水平。生成噪声图的方法主要有两种：一种是通过理论模拟周围环境（如交通流量、建筑物分布）来创建；另一种则是利用实际测量数据计算噪音水平，这些数据通常来自安装在不同位置的噪音监测器。 当前研究主要集中在考虑更多因素的影响，以改进基于实际噪声测量值和插值方法生成噪声图的过程。尽管仿真过程中已经考虑到许多影响声音传播的因素，但最终产生的噪声图仍需通过实际的噪声测量来校准。因此，在获取准确的噪声数据方面以及在产生和校准噪声图像中都显得十分重要。 然而，关于如何确定放置一定数量噪音传感器的最佳位置，并评估由此生成的数据所产生的误差规则的研究却很少见。在这项研究中，我们利用矩阵灰色绝对关联度理论计算了最精确的噪声表面与包含指定量噪声数据的不同内插值之间的关系程度。结果表明，由不同组合噪声测量数据绘制出的曲面具有最高的相关性。 接着，在这些组合中的最低偏差被识别出来，并由此确定在制作噪音图时排除该特定点所带来的误差大小。通过类似的方法处理左端的数据集，我们能够逐一找出那些相对不重要的监测位置。这种方法有助于优化大约2个关键参数（可能指传感器的数量或其布局），以提高噪声地图的准确性和实用性。 总体来说，这项研究为如何选择最有效的噪音测量点以及评估由此产生的误差提供了新的视角和方法论指导。