基于模糊支持向量回歸的機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著我國(guó)航空運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展，各地興修機(jī)場(chǎng)擴(kuò)增航班，由機(jī)場(chǎng)噪聲引發(fā)的社會(huì)問題日益嚴(yán)重，對(duì)機(jī)場(chǎng)周邊的噪聲進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估，合理進(jìn)行機(jī)場(chǎng)建設(shè)和航班規(guī)劃成了解決機(jī)場(chǎng)噪聲問題的最主要的手段。機(jī)場(chǎng)噪聲主要產(chǎn)生于飛機(jī)飛行以及地面試車過程中，但是由于其對(duì)地面造成的影響及傳播路徑受到如飛行軌跡、飛行參數(shù)、地形、天氣等不確定因素的影響，很難對(duì)機(jī)場(chǎng)噪聲的進(jìn)行精確的計(jì)算。國(guó)際上普遍使用的機(jī)場(chǎng)噪聲計(jì)算模型是基于聲學(xué)理論并結(jié)合了人類的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的物理學(xué)計(jì)算模型，計(jì)算

2、過程復(fù)雜且很難保證計(jì)算精度。
　　本文考慮利用采集到的噪聲數(shù)據(jù)結(jié)合航班、氣象等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘的方法訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型對(duì)機(jī)場(chǎng)噪聲進(jìn)行預(yù)測(cè)。在一般的噪聲計(jì)算模型基礎(chǔ)上建立了一種基于模糊支持向量回歸的機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)模型，并通過計(jì)算樣本的局部孤立因子來確定各個(gè)樣本的模糊隸屬度，以融入模糊支持向量回歸算法中，從而提高模型的預(yù)測(cè)精度。最后，在某機(jī)場(chǎng)歷史航班和噪聲數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)所提出模型的預(yù)測(cè)精度、抗干擾性、泛化能力進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明，這種基于

3、局部孤立因子的模糊支持向量回歸算法能有效地預(yù)測(cè)機(jī)場(chǎng)周圍的噪聲等級(jí);且該方法比標(biāo)準(zhǔn)支持向量回歸具有更高的預(yù)測(cè)精度和更好的抗噪聲能力。
　　此外，在此預(yù)測(cè)算法的基礎(chǔ)上，考慮到對(duì)機(jī)場(chǎng)噪聲評(píng)估的需要，分別提出了針對(duì)單飛行事件的機(jī)場(chǎng)噪聲實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型和針對(duì)多飛行事件的機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)模型，并提出了機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)系統(tǒng)的架構(gòu)，對(duì)之后機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)做了初步的探索和研究。架構(gòu)將系統(tǒng)分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理模塊，單飛行事件實(shí)時(shí)噪聲預(yù)測(cè)模塊，噪聲累加計(jì)算