基于卡尔曼滤波的机场噪声预测异构集成策略

发布时间：2017-08-19 16:16

  本文关键词：基于卡尔曼滤波的机场噪声预测异构集成策略

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【摘要】：为有效解决机场噪声预测问题,提升预测结果的适应性以及准确性,提出一种基于卡尔曼滤波的机场噪声预测异构集成策略。将已有预测方法归纳为两类:时间序列预测和关联分析预测,根据现行噪声标准构建同时适用两类方法的训练数据集;采用卡尔曼滤波对两类方法的预测结果进行优化,将两类方法的结果集成到同一时间维度上对未来噪声进行预测。实验结果表明,该集成策略能将两类预测方法合理结合起来,显著提高预测准确率。
【作者单位】： 中国民航大学计算机科学与技术学院;中国民航信息技术科研基地;
【关键词】： 机场噪声预测 时间序列 关联分析 卡尔曼滤波 异构集成策略
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61139002) 国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA063301) 国家科技支撑计划基金项目(2014BAJ04B02) 中国民用航空局科技基金项目(MHRD201006;MHRD201101) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(3122013P013)
【分类号】：V35;TB53
【正文快照】： 0引言机场噪声[1]预测是进行噪声评估和制定降噪策略的先决条件,只有根据各项噪声影响因素和历史噪声状况准确预测出未来噪声分布与大小,才能进行有效的评估,制定合理的降噪方案[2]。目前,机场噪声预测的研究主要集中在对历史监测数据进行分析,利用数据挖掘和机器学习方法,构，

本文编号：701690