Méthodes de prédiction de la qualité du paysage sonore urbain : régression linéaire multiple ou réseau de neurones ?
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.
Origine : Accord explicite pour ce dépôt
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