Une cartographie du bruit plus rapide et plus précise combinant méta-modélisation et assimilation de données - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Une cartographie du bruit plus rapide et plus précise combinant méta-modélisation et assimilation de données

Arnaud Can
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1185607
Vivien Mallet

Résumé

La cartographie du bruit urbain peut être accélérée en remplaçant le modèle traditionnel de cartographie du bruit par un méta-modèle. Dans la présente étude, dans le cadre du projet CENSE, un méta-modèle a été obtenu par entraînement sur 2000 simulations du logiciel NoiseModelling, sur une partie de Paris. Il est basé sur la réduction de dimension des entrées et sorties de NoiseModelling. Le modèle réduit est ensuite approximé par un émulateur statistique. Le méta-modèle résultant peut reproduire fidèlement n'importe quelle carte de bruit de NoiseModelling pour Paris dans n'importe quelle condition de trafic typique, mais avec un temps de calcul environ 10000 fois inférieur. Le méta-modèle est ensuite utilisé pour assimiler des mesures acoustiques provenant de 16 sites. L'estimation d'état, la modélisation inverse et l'estimation conjointe des paramètres d'état sont comparées et évaluées par validation croisée. La carte de bruit la plus précise est obtenue avec l'estimation conjointe des paramètres d'état, sans connaissance a priori du trafic et de la météo.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03848396 , version 1 (10-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03848396 , version 1

Citer

Antoine Lesieur, Pierre Aumond, Arnaud Can, Vivien Mallet. Une cartographie du bruit plus rapide et plus précise combinant méta-modélisation et assimilation de données. 16ème Congrès Français d'Acoustique, CFA2022, Société Française d'Acoustique; Laboratoire de Mécanique et d'Acoustique, Apr 2022, Marseille, France. ⟨hal-03848396⟩

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