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龙图腾网获悉北京市高速公路交通工程有限公司;交通运输部公路科学研究所申请的专利一种高速公路噪声预测与声屏障降噪效果评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119918980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510407663.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种高速公路噪声预测与声屏障降噪效果评估方法及系统是由张江;王奇;滕玉禄;王健;马保龙;袁旻忞;尚晓东;秦延朋;李雷雨;付程刚;孙志广;孙焕阳;赵润熹;王浩;王焱;姚振兴;麻康设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路噪声预测与声屏障降噪效果评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路噪声预测与声屏障降噪效果评估方法及系统，包括：获取高速公路的历史噪声监测数据，根据测点进行划分后匹配车流量数据及气象数据；获取高速公路噪声的影响因素，分析不同影响因素下的噪声反馈特征构建噪声预测模型；采集目标高速公路段的多源数据导入噪声预测模型获取目标高速公路段的噪声预测值；根据噪声预测值及不同类型声屏障的降噪属性获取不同类型声屏障的降噪效果评价结果，根据声屏障适用性生成声屏障选型方案。本发明根据高速公路噪声的影响因素监测并预测目标高速公路段的噪声值，为合理设置声屏障提供数据基础，另外评估不同类型声屏障的降噪效果，匹配最佳声屏障选型，提高降噪效果。

本发明授权一种高速公路噪声预测与声屏障降噪效果评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高速公路噪声预测与声屏障降噪效果评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取高速公路的历史噪声监测数据，将所述历史噪声监测数据根据测点进行划分并进行预处理，在噪声监测数据子集中根据监测时间戳匹配车流量数据及气象数据； 根据匹配后的噪声监测数据子集进行特征提取，获取高速公路噪声的影响因素，分析不同影响因素下的噪声反馈特征，基于所述噪声反馈特征构建噪声预测模型； 通过所述影响因素采集目标高速公路段的多源数据，导入所述噪声预测模型获取目标高速公路段的噪声预测值； 根据所述噪声预测值及不同类型声屏障的降噪属性获取不同类型声屏障的降噪效果评价结果，根据所述降噪效果评价结果判断声屏障适用性，生成声屏障选型方案； 分析不同影响因素下的噪声反馈特征，基于所述噪声反馈特征构建噪声预测模型，具体为： 根据各噪声监测数据子集获取对应的声级变化图，利用所述声级变化图提取噪声监测数据样本的噪声值，在影响因素集合中进行主成分分析，获取各主成分影响因素的主成分得分； 将各影响因素依次作为主成分投影方向，获取噪声监测数据样本的噪声值在所述主成分投影方向上的特征散点图，作为对应影响因素的噪声反馈特征； 将所述噪声反馈特征导入编码器，学习特征散点图中的噪声特征潜在分布，利用所述噪声特征潜在分布进行特征重构，在编码器后添加特征融合层，将各影响因素的主成分得分生成权重信息，在所述特征融合层中进行潜在特征的加权融合； 将融合潜在特征导入解码器进行解码，利用多层感知机对解码后的特征进行学习，构建噪声预测模型并进行模型训练； 根据所述噪声预测值及不同类型声屏障的降噪属性获取不同类型声屏障的降噪效果评价结果，具体为： 根据目标高速公路段的噪声预测值分布筛选噪声敏感点，获取所述噪声敏感点的地理位置，根据所述地理位置及周边建筑设施确定降噪要求、环境适应要求及景观要求，确定噪声敏感点的声屏障约束； 读取不同声屏障的构造类型及构造材料，生成不同类型声屏障的降噪属性，将所述声屏障约束与所述声屏障的降噪属性进行相似度匹配，获取能够满足噪声敏感点声屏障约束的声屏障构造类型分类及构造材料分类； 根据获取的构造类型分类及构造材料分类获取符合降噪要求的降噪实例，利用所述降噪实例作为样本数据，使用自编码器对样本数据进行学习得到标准降噪效果模型，并训练得到对应的基准降噪值； 将噪声预测值导入所述标准降噪效果模型，计算并输出经过降噪后的降噪预估值，根据所述降噪预估值与基准降噪值的残差，通过所述残差所落入的预设等级区间获取不同类型声屏障的降噪效果评价结果； 利用遗传算法以最大声屏障适用性为目标，选取最佳声屏障选型方案，对不同构造类型分类及构造材料分类进行随机组合初始化生成初始种群，并对初始种群进行编码，根据残差值表征适应度值；基于所述适应度值通过变异遗传操作更新种群，当达到预设最小适应度阈值时输出最佳声屏障选型方案。

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