Méthodes de prédiction de la qualité du paysage sonore urbain : régression linéaire multiple ou réseau de neuronesReportar como inadecuado




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* Corresponding author 1 Mobilité, réseaux, territoires et environnement 2 Ministère de l-Ecologie, de l-Energie, du Développement Durable et de la Mer 3 DGCB - Département génie civil et batiment 4 DGCB-LASH - LAboratoire des Sciences de l-Habitat 5 ETIS - Equipe traitement des images et du signal

Résumé : L-objectif de cette étude est d-établir un modèle prédictif de la qualité du paysage sonore en milieu urbain à partir d-enquêtes de terrain et au travers de deux méthodes d-analyses distinctes. Afin de déterminer un modèle d-agrément sonore nous avons élaboré un questionnaire que nous avons soumis à des passants et dans lequel nous leur avons demandé de juger leur environnement, principalement d-un point de vue sonore mais également d-un point de vue global qualité visuelle et qualité de l-air. L-aspect sonore a été abordé à la fois dans sa globalité et à travers les différentes sources qui le composent. L-enquête s-est déroulée au niveau du parc de la Tête d-Or à Lyon, en un point situé à proximité de l-accès principal du parc. Soixante sujets, répartis équitablement entre trois périodes de la journée matin, après-midi et soirée, ont été interrogés. Pour chacun, vingt-six variables subjectives ont été évaluées sur une échelle allant de 0 à 10. L-ensemble des données récoltées a ainsi pu être analysé suivant deux approches afin de relier l-agrément sonore aux différentes variables mesurées. Nous avons pour cela utilisé comparativement d-une part une méthode de régression linéaire multiple et d-autre part une méthode prédictive basée sur un modèle de réseau de neurones. Si la régression linéaire permet de comprendre quelles variables influencent les réponses des sujets à propos de la qualité sonore, elles n-expliquent que faiblement la variabilité de ces réponses. En revanche le réseau de neurones permet d-obtenir des résultats plus probants quant à la validité du modèle obtenu mais cet outil n-offre pas la possibilité d-interpréter les variables explicatives mises en jeu.

Mots-clés : Qualité sonore Enquêtes Regression linéaire Réseau de neurones





Autor: Laurent Brocolini - Lory Waks - Catherine Lavandier - Catherine Marquis-Favre - Mathias Quoy - Mathieu Lavandier -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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