张小明
前端开发工程师
模型用于预测建筑噪声)
Development of stochastic deep learning model for the prediction of construction noise
本研究开发了一种随机深度学习(SDL)模型用于预测建筑噪声。建筑噪声对工人健康和工作效率产生负面影响，也会影响周边居民。该模型结合随机建模和深度学习技术，通过随机建模生成模拟随机数据作为深度学习输入，训练模型预测建筑工地的噪声水平。通过10个案例研究验证，模型预测结果与实测相比平均绝对差异小于1.2 dBA，显示出高精度和可靠性。该模型可作为建筑行业的规划、管理和监测工具。
MATLAB复现代码及解释：
%% 建筑噪声预测的随机深度学习模型% 清理环境clear;close all;clc;%% 参数设置numSamples=1000一．引文在工业生产、环保监测与水资源管理等领域，流量数据的精准获取是保障系统稳定运行与决策科学性的核心前提。多普勒超声波流量计作为基于声学原理的先进测量设备，凭借对复杂工况的适配能力与可靠的监测性能，已逐步成为流体计…
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