时间序列分析方法在机场噪声预测中的应用研究

摘要

中国民航的迅猛发展令世界瞩目，民航在国家综合交通运输体系中的比重也不断提升，对国家经济、社会发展和改革开放做出了新的更大贡献。但是，不断新建、扩建的机场和持续增长的航空运输量，也使得困扰中国民航已久的机场噪声问题愈发严重。为了建设绿色的现代化民用航空体系，实现民航业的持续健康发展，迫切需要利用先进的信息技术在监测数据上进行进一步的科学预测，进而为民航相关部门提供决策支持。因此，将预测技术应用于实际噪声预测问题中，具有重要的理论研究价值和实际意义。
　　支持向量回归，具有其它以经验风险最小化原理为基础的算法难以比拟的优越性，同时，由于其具有算法简单、不存在局部最小和维数灾难问题以及泛化能力强等优点，适合于进行时间序列预测，因此，本文使用的时间序列预测方法主要为支持向量回归。
　　在直接进行支持向量回归的基础上，考虑分类的思想，将样本先进行分类处理后，在每个类内部再使用支持向量回归，有效减小样本差异性，能够取得较好的效果。而考虑机场噪声本身，会出现分类标准不清晰以及分类数量无法确定的情况，针对这种情况，并结合聚类分析特点，本文提出了聚类再回归的时间序列预测方法。
　　单一聚类容易受初始化状态和参数影响，而聚类效果对于预测效果的有较大影响，如果聚类效果不佳，反而会加大类内部样本差异，从而使回归时预测偏差加大。为了解决单一聚类算法不稳定的问题，本文提出了聚类集成后回归的算法，采用概率模型的关系矩阵叠加，来对单一聚类效果进行集成。为了验证本文所提出方法的有效性，在常用数据集上进行了实验，并将其应用到机场噪声时间序列预测中。

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缩略词

第一章 绪论

1.1论文研究背景

1.2国内外研究现状

1.3本文的主要研究工作

第二章 时间序列机场噪声预测相关技术

2.1时间序列预测方法

2.2ε-支持向量回归机（ε-SVR）

2.3本章小结

第三章 聚类再回归方法在机场噪声时间序列上的应用

3.1引言

3.2聚类分析

3.3聚类再回归的时间序列预测算法

3.4机场噪声时间序列预测中的应用

3.5本章小结

第四章 聚类集成再回归在机场噪声时间序列上的应用

4.1引言

4.3聚类集成

4.3聚类集成再回归的时间序列预测算法

4.4机场噪声时间序列预测中的应用

4.5本章小结

第五章 总结与展望

5.1已有工作总结

5.2未来工作展望

参考文献

致谢

硕士研究生期间参与的科研项目及发表的论文