基于模糊支持向量回归的机场噪声预测

《基于模糊支持向量回归的机场噪声预测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第45卷第5期2013年10月南京航空航JournalofNanjingUniversity天大学ofAeronautics学报&Astronautics基于模糊支持向量回归的机场噪声预测陈海燕1’2杨冰欣1徐涛2王建东1(1．南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京，210016；2．中国民航信息技术科研基地，天津，300300)V01．45No．5Oct．2013摘要：在现行通用噪声计算模型基础上建立了一种基于模糊支持向量回归的机场噪声预测模型，通过计算样本的局部孤立因子来确定各个样本的模糊隶属度，以融入模糊支持向量回归算法中。最后，在某机场历史飞行

2、数据的基础上，从对所提出模型的预测精度、抗干扰性、泛化能力进行了验证。结果表明，这种基于局部孤立因子的模糊支持向量回归算法能有效地预测机场周围的噪声等级，且该方法比标准支持向量回归具有更高的预测精度和更好的抗噪声能力。关键词：机场噪声预测；支持向量机；模糊支持向量回归；模糊隶属度；局部孤立因子中图分类号：TPl8文献标志码：A文章编号：1005—2615(2013)05—0722—05AirportNoisePredictionBasedonFuzzySupportVectorRegressionChenHaiyanl～，gangBingxinl，XMTa

3、02，WangJiandon91(1．CollegeofComputerScienceandTechnology，Na@ngUniversityofAeronautics＆Astronautics。Naming，210016，China；2．InformationTechnologyResearchBaseofCivilAviationAdministrationofChina，Tianjin，300300，China)Abstract：Topredictandpreventthenoisearoundtheairportbecomesanurgentpr

4、oblem．Anewairportnoisepredictionmodelbasedonfuzzysupportvectorregressionisestablishedontheexistinggenericsoftwarefornoisecalculation．Tointegrateintothefuzzysupportvectorregressionalgorithm，thefuzzymembershipofeachsampleisdeterminedbyitslocaloutlierfactor．Finally，thepredictionaccur

5、acy，noiseimmunity，generalizationabilityoftheproposedmodelarevalidatedonthehistoricflightdataofanairport．Experimentsshowthatthefuzzysupportvectorregressionalgorithmbased011localoutlierfactorcaneffectivelypredictthenoiselevelsaroundairports，andismoreaccurateandbetternoiseim—munityth

6、anthestandardsupportvectorregression．Keywords：airportnoiseprediction；supportvectormachine；fuzzysupportvectorregression；fuzzymembership；localoutlierfactor中国民航的迅猛发展令世界瞩目，不断新建、扩建的机场和持续增长的航空运输量，也使得机场噪声问题愈发严重，并成为影响民航业持续健康发展的障碍之一。因此，迫切需要利用先进的信息技术对机场噪声进行科学预测，进而为民航相关部门提供决策支持。目前，国内外主要采用噪声预

7、测模型结合噪声预测软件对机场噪声作出预测，如集成噪声模型(Integratednoisemodel，INM)[1j，Noisemap[21等。随着INM的普及，INM的问题不断涌现，如Asensio等人L3j指出INM无法考虑飞机滑行的问题，存在预测偏差，提出了滑行阶段的噪声强弱等级及传播方向预测方法。Yang等人n]指出INM中的模型有时不能给出接近真实环境的飞机噪声预测结果。因此，有必要针对中国机场噪基金项目：国家自然科学基金重大(61139002)资助项目；中国民航信息技术科研基地开放基金(CAAC—ITRB-201203)资助项目。收稿日期：201

8、2—11—02；修订日期：2013-06—26通信作者：陈海燕，女