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Tipo de material : bachelorThesis
Título : Valoración de la molestia percibida por el ruido de tráfico aplicando redes neuronales artificiales
Autor : Cabrera Cárdenas, Juan Carlos
Tutor : Bravo Moncayo, Luis Alberto
Palabras clave : RED NEURONAL ARTIFICIAL;CONTAMINACIÓN AMBIENTAL-RUIDO
Fecha de publicación : 2017
Editorial : Quito:Universidad de las Américas, 2017.
Citación : Cabrera Cárdenas, Juan Carlos (2017). Valoración de la molestia percibida por el ruido de tráfico aplicando redes neuronales artificiales. Facultad de Ingenierías y Ciencias Agropecuarias. UDLA. Quito. 89 p.
Resumen : Este trabajo aborda la configuración y aplicación de una red neuronal artificial, para realizar una valoración de la molestia verbal percibida entre las personas hacia diferentes descriptores de ruidos de tráfico tales como nivel de presión sonora ponderado A (LA), nivel de presión sonora continuo equivalente (LAeq), nivel percentil (Ln), varianza temporal de nivel sonoro (TSVL), factor de cresta (CF) y centroide espectral (G). Todos estos valores fueron obtenidos en un levantamiento de datos realizado en un trabajo previo, el cual presenta respuestas de la molestia verbal tabuladas mediante encuestas realizadas. La configuración de las redes neuronales se realizó mediante el software MatLab, donde se especificó la arquitectura de la red en base a parámetros como numero de neuronas, capas y el error a ser tomado en cuenta para comprobar su funcionamiento, que en este trabajo recae en el error cuadrático medio. Cada parámetro de la arquitectura de la red fue modificado varias veces obteniendo diferentes resultados. Estos resultados fueron comparados entre si hasta encontrar una configuración que garantice un error cuadrático medio mínimo y por lo tanto un correcto funcionamiento. Por último se realizó una comparación entre los datos finales entregados por la red neuronal y los presentados en el trabajo previo con la finalidad de encontrar la eficacia en la red neuronal
Descripción : This work covers the configuration and application of an artificial neural network, to make an assessment of perceived verbal annoyance between people towards different descriptors of traffic noises such as A-weighted equivalent sound pressure level (LA), equivalent continuous sound pressure level (LAeq), percentile level (Ln), temporal sound level variance (TSVL), peak factor (CF) and spectral centroid (G). All these values were obtained in a data survey carried out in a previous work, which presents responses of verbal annoyance tabulated through surveys. The configuration of the neural networks was made using MatLab software, where the architecture of the network is specified based on parameters such as number of neurons, layers and the error to be taken into account to verify its operation, which in this work falls into the mean square error. Each parameter of the network architecture was modified several times obtaining different results. These results were compared to each other until finding a configuration that guarantees a minimum mean square error and therefore a correct functioning. Finally, a comparison was made between the final data delivered by the neural network and those presented in the previous work in order to find the efficiency in the neural network.
URI : http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/7437
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sonido y Acústica

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