Estimación del Ruido de Tráfico Vehicular Utilizando un Enfoque de Red Neuronal Artificial

Abstract

El ruido debido al tráfico vehicular es considerado una de las principales fuentes de contaminación ambiental en la mayoría de las ciudades del mundo. Para lograr medidas de mitigación adecuadas frente a este agente contaminante es necesario conocer los niveles de ruido a partir de mediciones in situ o bien predecir su impacto utilizando modelos matemáticos calibrados. Un problema que presentan la mayoría de los modelos de ruido de tráfico existentes es la falta de generalización debida a las múltiples condiciones locales que es posible encontrar en cada caso analizado. En este trabajo se emplea la técnica de Red Neuronal Artificial (RNA) para modelar el ruido de tráfico en la zona céntrica de la ciudad de Bahía Blanca, Argentina. Para ello, se considera información referente a las características del flujo vehicular y del área urbana especificada. Con estos datos se analizan diferentes estructuras de RNAs a efectos de obtener un modelo adecuado para la predicción de los niveles sonoros.