Relation of equivalent loudness level from traffic flow noise characteristics

Yur. I. Zakharov, E. S. Karnaukh

Abstract


Problem statement. During the scientific investigation on the equivalent loudness level some theoretical and practical experiments were carried out. The object of research was traffic flow. Noise characteristics such as speed, quantitative and qualitative flow composition, time of the day, road surface and geometrical characteristics such as width of carriageway and the number of traffic lanes. Taking into account all the parameters we get the multivariate sample. In order to make a conclusion about the degree of interaction between all the parameters, it is necessary to study their correlation. This task can be achieved by using mathematical statistical methods, in particularly by the regression analysis.  

Analyzing of the resent research. Attempts to produce a mathematical theory of traffic flow date back to the 1920s, when Frank Knight first produced an analysis of traffic equilibrium, which was refined into Wardrop's first and second principles of equilibrium in 1952.

A lot of scientists all over the world such as R. Kartabaev, V. Syl'yanov, F. Kheyta, D. Dryu et al. were working on the problem of the equivalent loudness level calculation. However, their research was being conducted long ago. In the modern world the new model for the traffic noise calculation is required. To study an interaction all parameters are divided into two categories: factorial and resultant. The factorial one causes the change of the other relevant parameters. Resultant is changed under the action of the factorial parameters.

In current research factorial parameters are speed, flow intensity, width of carriageway, road inclination coefficient and the number of traffic lanes. As a resultant parameter we take the measured equivalent loudness level.  

Research objective. The aim of the article is to detect the range of traffic flow noise characteristics influence on the resultant equivalent loudness level.

Conclusions. The specification of experimentally obtained data is given, that is made by using mathematical statistical methods including regression analysis. The order of preliminary operations is described: outlier finding and normalization check. Then the results of mathematical investigation are shown. At the end there is a conclusion about the main noise traffic flow characteristics having the major influence upon the equivalent loudness level.  

During the investigation was detected that the most influencing factors on the equivalent loudness level are traffic speed and intensity. Less influencing, but also important parameters are road surface and geometrical characteristics such as width of carriageway and the number of traffic lanes. In order to calculate equivalent loudness levels exactly we have to take all these parameters into account.

 


Keywords


traffic flow; method of noise characteristics detecting; equivalent loudness level; regression analysis

References


Fjorster Je. Metody korreljacionnogo i regressionnogo analiza / Je. Fjorster, B. Rjonc — M. : Finansy i statistika, 1981. — 302 s.

Lbov G. S. Metody obrabotki raznotipnyh jeksperimental'nyh dannyh / G. S. Lbov. — Novosibirsk: Nauka, 1981. — 158 s.

Mirkin B. G. Analiz kachestvennyh priznakov / B. G. Mirkin — M. : Statistika, 1976. — 279 s.

Didje Je. Metody analiza dannyh / Je. Didje, S. A. Ajvazjan, V. M. Buhshtabera. — M. : Finansy i statistika, 1985. — 357s.

Drejper N. Prikladnoj regressionnyj analiz. Mnozhestvennaja regressija / N. Drejper, G. Smit. — M. : Dialektika, 2007. — 912 s.

Gmurman V. E. Teorija verojatnostej i matematicheskaja statistika: ucheb. posob. dlja vuzov / V. E. Gmurman. — 9–e izd. — M.: Vysshaja shkola, 2003. — 479 s.

Spravochnik po prikladnoj statistike. V 2 t. T. 1: Per. s angl. / Pod red. Je. Llojda, U. Ledermana, Ju. N. Tjurina. — M. : Finansy i statistika, 1989. — 510 s.

Lemeshko B. Ju. Sravnitel'nyj analiz moshhnosti kriteriev soglasija pri blizkih konkurirujushhih gipotezah. I. Proverka prostyh gipotez / B. Ju. Lemeshko, S. B. Lemeshko, S. N. Postovalov / Sibirskij zhurnal industrial'noj matematiki. — 2008. — T. 11. — № 2(34). — 479 s.

Lemeshko B. Ju. Sravnitel'nyj analiz moshhnosti kriteriev soglasija pri blizkih al'ternativah. II. Proverka slozhnyh gipotez / B. Ju. Lemeshko, S. B. Lemeshko, S. N. Postovalov / Sibirskij zhurnal industrial'noj matematiki. — 2008. — T. 11. — № 4(36). — S. 78–93.

Statisticheskij analiz dannyh, modelirovanie i issledovanie verojatnostnyh zakonomernostej. Komp'juternyj podhod : monogr. / B. Ju. Lemeshko, S. B. Lemeshko, S. N. Postovalov, E. V. Chimitova. — Novosibirsk : Izd–vo NGTU, 2011. — 888 s.

Ross Ihaka. A Brief History R: Past and Future History / Ross Ihaka. // Statistics Department, The University of Auckland. — New Zealand: Auckland, 2012.


GOST Style Citations


Фёрстер Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа / Э. Фёрстер, Б. Рёнц — М. : Финансы и статистика, 1981. — 302 с.

 

Лбов Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г. С. Лбов. — Новосибирск: Наука, 1981. — 158 с.

 

Миркин Б. Г. Анализ качественных признаков / Б. Г. Миркин — М. : Статистика, 1976. — 279 с.

 

Дидэ Э. Методы анализа данных / Э. Дидэ, С. А. Айвазян, В. М. Бухштабера. — М. : Финансы и статистика, 1985. — 357с.

 

Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия / Н. Дрейпер, Г. Смит. — М. : Диалектика, 2007. — 912 с.

 

Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособ. для вузов / В. Е. Гмурман. — 9–е изд. — М.: Высшая школа, 2003. — 479 с.

 

Справочник по прикладной статистике. В 2 т. Т. 1: Пер. с англ. / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю. Н. Тюрина. — М. : Финансы и статистика, 1989. — 510 с.

 

Лемешко Б. Ю. Сравнительный анализ мощности критериев согласия при близких конкурирующих гипотезах. I. Проверка простых гипотез / Б. Ю. Лемешко, С. Б. Лемешко, С. Н. Постовалов / Сибирский журнал индустриальной математики. — 2008. — Т. 11. — № 2(34). — 479 с.

 

Лемешко Б. Ю. Сравнительный анализ мощности критериев согласия при близких альтернативах. II. Проверка сложных гипотез / Б. Ю. Лемешко, С. Б. Лемешко, С. Н. Постовалов / Сибирский журнал индустриальной математики. — 2008. — Т. 11. — № 4(36). — С. 78–93.

 

Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход : моногр. / Б. Ю. Лемешко, С. Б. Лемешко, С. Н. Постовалов, Е. В. Чимитова. — Новосибирск : Изд–во НГТУ, 2011. — 888 с.

 

Ross Ihaka. A Brief History R: Past and Future History / Ross Ihaka // Statistics Department, The University of Auckland. — New Zealand: Auckland, 2012.



Refbacks

  • There are currently no refbacks.