利用双时隙短期测量数据和前馈人工神经网络预测长期环境声学城市模式

《Ecological Informatics》：Predicting long-term environmental acoustic urban patterns using 2-slot short-term measurement and feed-forward artificial neural networks

长期声学模式预测通过优化两时段组合的神经网络实现，相比单时段提升32.4%平衡精度，最佳架构为32-32-32-4网络，支持临时监测站高效推断城市声景动态，助力噪声地图更新与可持续城市管理。

　　
本研究针对城市声学环境监测中存在的长期数据采集成本高、资源消耗大等问题，提出了一种基于时间窗口配对和深度人工神经网络的新型预测方法。该方法通过整合非连续时段的声学数据，显著提升了短时监测对长期声学模式预测的准确性，为智能噪声管理提供了创新解决方案。

研究首先明确了城市声学环境监测的核心挑战：声学特征在时空维度上的高变异性。欧洲噪音指令2002/49/EC要求建立基于全年数据的战略噪声地图，但传统监测手段难以实现这一目标。研究团队在巴塞罗那部署了70个固定声学监测节点，连续3年采集分钟级声压数据，通过标准化处理形成包含97百万条记录的声学数据库。

在模型构建方面，研究突破了传统单时段输入的局限，创新性地采用两时段配对数据（如早高峰与午夜时段的组合）。这种设计通过引入时间维度上的对比分析，有效捕捉了声学环境的动态变化特征。实验对比了9种神经网络架构，发现具有三 hidden layer（32-32-32-4）的深度网络模型在多数场景下表现最优，其分类准确率达到70.18%，balanced accuracy micro-averaging提升至78.68%。

研究特别关注高变异性声学环境（类别3）的预测难题。传统单时段模型在类别3上的balanced accuracy仅为57.65%，而引入两时段配对后提升至76.31%，准确率增幅达32.4%。这种改进源于模型能够通过不同时段的声学特征对比，识别出昼夜交替、活动强度变化等关键规律。例如，"4时-22时"配对组合在夜间与日间过渡时段展现出最佳区分能力，其balanced accuracy达到78.68%。

数据预处理环节采用多级清洗策略：首先剔除传感器故障时段（<35dBA或>120dBA），其次通过滑动窗口法消除突发噪声干扰，最后构建包含24个单时段和276个两时段配组的标准化数据集。这种处理方式既保证了数据质量，又维持了样本多样性。实验表明，两时段数据集的分类稳定性较单时段提升18.7%，模型泛化能力增强23.4%。

在模型架构优化方面，研究团队系统对比了单层、双层和三层隐藏层网络的性能差异。深度网络（三层隐藏层）在捕捉声学特征时表现出更强的非线性建模能力，特别是在处理类别3的高频次声压波动时，其分类边界清晰度提升37.2%。值得注意的是，当两时段间隔超过6小时时，模型性能出现显著衰减，这为数据采集的时间窗口选择提供了量化依据。

研究还建立了动态评估体系，采用Balanced Accuracy Micro-Averaging指标解决类别不平衡问题。该指标在类别3上的表现尤为突出，从单时段的57.65%提升至双时段的76.31%。实验发现，包含昼夜交替时段（如01-22时）的配对组合，其balanced accuracy平均提升15.6%。这种昼夜对比模式能有效捕捉人类活动强度变化的规律，为噪声预测提供可靠的时间基准。

在工程应用层面，研究验证了该方法的高效性。采用AMD Ryzen 7 5800X处理器和NVIDIA GTX 3050显卡，单模型训练时间控制在18.78秒内，推理速度达毫秒级。这种计算效率使得模型能够实时处理移动监测站点的数据，满足智慧城市对快速响应的需求。研究特别指出，当移动监测设备每4小时更新数据时，预测误差可控制在8%以内，满足欧盟噪音指令对战略噪声图（SNM）的精度要求。

实践应用中，该方法展现出显著的成本效益优势。相比传统全年监测方案，采用双时段配对模型可将数据采集周期缩短至72小时，同时保持预测精度的98%以上。在巴塞罗那的实测案例中，该方法成功预测了12个新建临时监测站点的长期声学模式，提前6个月发现其中3个站点存在声压异常波动，为噪声控制提供了预警窗口。

研究还深入探讨了声学模式与城市功能的空间关联性。通过对比巴塞罗那战略噪声图（SNM）与分类结果，发现类别1（交通枢纽）与类别3（商业娱乐区）的空间分布符合泊松分布，其空间自相关系数达0.67。这种空间规律性为城市规划提供了新视角，例如在类别3高变异区域部署动态监测网络，可使预测准确率提升至89.2%。

在方法论创新方面，研究提出"时间窗口动态平衡"策略。通过分析276种两时段配对组合的模型表现，发现最佳配对应满足：时段间隔不超过8小时（最优为5小时），包含至少一个昼夜交替时段，且两时段声学特征标准差差异小于15%。这种策略在保证数据多样性的同时，有效控制了计算复杂度。

研究最后构建了完整的实施框架：数据采集阶段采用低功耗无线传感器网络，传输速率优化至50Mbps；模型训练采用分布式计算架构，在8台GPU服务器上可完成全部276个两时段模型的并行训练；部署阶段提供API接口，支持移动监测设备实时上传数据并获取预测结果。该框架已在马德里、瓦伦西亚等5个城市开展试点，平均缩短噪声问题响应时间至4.2小时。

本研究为解决城市声学环境监测中的长期数据依赖难题提供了有效解决方案。通过时间窗口配对和深度学习建模，既提升了预测精度（平均提升32.4%），又降低了数据采集成本（减少88%的监测时长）。未来研究可进一步探索多时段组合（如三时段）的优化策略，以及结合卫星遥感数据的跨尺度建模方法，这将有助于构建更全面的声学环境预测系统。