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文檔簡介
1、隨著社會(huì)的進(jìn)步和城市現(xiàn)代化進(jìn)程的不斷實(shí)現(xiàn),我國航空事業(yè)持續(xù)發(fā)展。航空運(yùn)輸給城市帶來了繁榮和便捷,但隨之而來的還有一系列的環(huán)境問題,首當(dāng)其沖的是噪聲問題。為了更好地規(guī)劃機(jī)場布局,合理地構(gòu)建航班班次,有效地預(yù)防噪聲,需要對(duì)機(jī)場噪聲時(shí)間序列進(jìn)行研究。因此,本文主要針對(duì)機(jī)場噪聲時(shí)間序列的分析和預(yù)測方法開展研究的工作。
本文首先介紹時(shí)間序列的概念和常用預(yù)測模型及其適用范圍,在分析了眾多模型特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出一種基于奇異譜分析的機(jī)場噪聲時(shí)
2、間序列預(yù)測模型。該模型將機(jī)場噪聲時(shí)間序列按照奇異譜分析預(yù)測的方法進(jìn)行奇異值分解,得到主分量和經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù),分析其趨勢和振動(dòng)的特點(diǎn),然后選擇適當(dāng)?shù)奶卣飨蛄窟M(jìn)行序列重構(gòu),通過線性重復(fù)公式建立預(yù)測模型,并通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣確定殘差偏離方向,最后根據(jù)殘差的偏離方向和貢獻(xiàn)率將重構(gòu)模型忽略的次要成分計(jì)算進(jìn)去,對(duì)預(yù)測值進(jìn)行修正。在某機(jī)場實(shí)測數(shù)據(jù)中的應(yīng)用表明,該方法比原先的SSA預(yù)測算法有著更高的準(zhǔn)確性。
然而鑒于實(shí)際問題的復(fù)雜性,時(shí)間序列數(shù)據(jù)
3、通常同時(shí)具有線性和非線性兩種特征,單純的線性模型不能夠很好地捕捉這種復(fù)合特征。因此,有必要將線性模型和非線性模型聯(lián)合起來,構(gòu)成一種新的模型,用于時(shí)間序列預(yù)測問題的研究?;疑A(yù)測根據(jù)少量數(shù)據(jù),建立灰色微分模型,尋找規(guī)律,計(jì)算簡單。而支持向量機(jī)是一種新型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它根據(jù)有限的樣本信息,在模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷,成功地解決了高維問題和局部極值問題。介于兩種算法的優(yōu)勢,本文在結(jié)合機(jī)場噪聲時(shí)間序列的特點(diǎn),提出基于 GM_LS
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