19、危险噪声影响评估与分析

危险噪声影响评估与分析

研究背景与样本选择

本次研究在印度奥里萨邦首府布巴内斯瓦尔地区及其周边展开。该城市面积达 422 平方公里,人口约 83.7 万(2011 年统计),有众多中小微企业和汽车维修店,涵盖纺织、汽车、管材制造和餐具制造等行业。研究发现,在 3600 平方英尺区域内,单台机器测量噪声时,室内外的声击时长可用于量化声音效果,这意味着室内外居民都会受到噪声影响。噪声污染不仅会让人感到烦躁,还会引发健康问题,已成为严重的环境危害。

研究选取了奥里萨邦不同汽车制造商和小企业车间的 120 名工人,其中 70 名男性(占比 58%)和 50 名女性(占比 42%),他们年龄在 18 - 60 岁之间,且大部分年龄超过 30 岁。许多工人在工作中长时间暴露于高噪声环境,却未意识到噪声对健康的影响。

健康影响评估方法
  • 医生访谈问卷 :设计了专门的问卷,对工业和医学医生进行访谈,以了解受噪声污染影响地区的相关疾病情况。收集数据后,结合咨询过程中受访者的信息整合问卷。确保受访者无头部损伤或听力损失。
  • 区域居民调查 :对公司工人、居民和工作人员进行调查,提出简短问题并让他们在开放字段作答。问卷涵盖多个方面,如对噪声影响的认知、是否有访客询问噪声污染、一天中对高噪声时段的感受、对噪声危害健康的了解、工作时噪声的影响以及家族中是否有相关疾病等。

以下是噪声污染研究问卷的部分内容:
|序号|问题|选项|
| ---- | ---- | ---- |
|A|你是否意识到噪声对你和周围人的影响

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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