基于模糊支持向量回歸的機場噪聲預測研究.pdf

1、隨著我國航空運輸業(yè)的快速發(fā)展，各地興修機場擴增航班，由機場噪聲引發(fā)的社會問題日益嚴重，對機場周邊的噪聲進行預測和評估，合理進行機場建設和航班規(guī)劃成了解決機場噪聲問題的最主要的手段。機場噪聲主要產生于飛機飛行以及地面試車過程中，但是由于其對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，很難對機場噪聲的進行精確的計算。國際上普遍使用的機場噪聲計算模型是基于聲學理論并結合了人類的經驗數(shù)據(jù)的物理學計算模型，計算

2、過程復雜且很難保證計算精度。
　　本文考慮利用采集到的噪聲數(shù)據(jù)結合航班、氣象等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘的方法訓練預測模型對機場噪聲進行預測。在一般的噪聲計算模型基礎上建立了一種基于模糊支持向量回歸的機場噪聲預測模型，并通過計算樣本的局部孤立因子來確定各個樣本的模糊隸屬度，以融入模糊支持向量回歸算法中，從而提高模型的預測精度。最后，在某機場歷史航班和噪聲數(shù)據(jù)的基礎上，對所提出模型的預測精度、抗干擾性、泛化能力進行了驗證，結果表明，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測機場周圍的噪聲等級;且該方法比標準支持向量回歸具有更高的預測精度和更好的抗噪聲能力。
　　此外，在此預測算法的基礎上，考慮到對機場噪聲評估的需要，分別提出了針對單飛行事件的機場噪聲實時預測模型和針對多飛行事件的機場噪聲預測模型，并提出了機場噪聲預測系統(tǒng)的架構，對之后機場噪聲預測系統(tǒng)的實現(xiàn)做了初步的探索和研究。架構將系統(tǒng)分為實時數(shù)據(jù)采集與處理模塊，單飛行事件實時噪聲預測模塊，噪聲累加計算