Abstract：
为探究循环神经网络(RNN)对长时间模拟城市公园声景感知响度(PLS)和感知协调度(PHS)的适用性,采用具有时序记忆和延迟功能的Elman神经网络和NARX神经网络分别进行验证.将城市公园声景和光景客观指标作为输入层,PLS和PHS作为输出层进行神经网络训练和模拟.研究结果显示:1)PLS和PHS同时与等效A声级(LAeq)、背景声(L95)以及光景客观指标中的直射光(TL)之间具有相关性;2)Elman神经网络对PLS有较好的长时模拟效果,而NARX神经网络则对PHS具有较优的长时模拟效果;3)从输入层各参数的贡献率来看,等效A声级(LAeq)、前景声(L5)、心理声学参数响度(LO)和漫射光(EL)同时在两个RNN模型中体现出了较高的贡献度.该结果表明,循环神经网络适用于城市公园的声景长时感知模型,并为城市公园的声景优化设计提供了有效的评估方法和参考依据.
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风景园林
ISSN： 1673-1530
CN： 11-5366/S
Year： 2022
Issue： 3
Volume： 29
Page： 86-91
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