本文關(guān)鍵詞：機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型的研究與應(yīng)用

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【摘要】：隨著我國(guó)民航業(yè)的飛速發(fā)展,噪聲污染問(wèn)題已經(jīng)愈來(lái)愈嚴(yán)重,飛機(jī)噪聲污染已經(jīng)成為機(jī)場(chǎng)與周邊社區(qū)的主要沖突來(lái)源。機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型可以反映機(jī)場(chǎng)噪聲對(duì)周邊居民精神和心理上的影響,可以有效地評(píng)估機(jī)場(chǎng)噪聲環(huán)境影響,在機(jī)場(chǎng)噪聲污染處理和機(jī)場(chǎng)噪聲控制中能起到重要作用。論文主要研究機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型的構(gòu)建與應(yīng)用,具體工作包括:面向影響機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度關(guān)鍵因素的篩選,設(shè)計(jì)了機(jī)場(chǎng)噪聲調(diào)查問(wèn)卷,在問(wèn)卷收集及調(diào)查數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上,基于頻數(shù)分析法和描述分析法明確了影響機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度的關(guān)鍵因子:噪聲水平、噪聲發(fā)生時(shí)間段、噪聲影響區(qū)域類(lèi)型。針對(duì)噪聲煩惱度的模糊特性,論文基于模糊邏輯理論,模糊化影響噪聲煩惱度的關(guān)鍵因子,確立模糊規(guī)則庫(kù),研究構(gòu)建了機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型。與以往定性評(píng)估機(jī)場(chǎng)噪聲引起的人群煩惱度不同,該模型可以定量評(píng)估機(jī)場(chǎng)噪聲引起的人群煩惱度,在某大型繁忙國(guó)際機(jī)場(chǎng)噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明,該模型符合人群對(duì)噪聲的直觀感受,易于理解。鑒于影響機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度的關(guān)鍵因子的模糊化操作缺乏依據(jù),前述的關(guān)鍵因子模糊化處理具有一定的主觀性,而神經(jīng)模糊系統(tǒng)綜合了模糊邏輯處理不確定性問(wèn)題和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從樣本中學(xué)習(xí)的能力,論文采用基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法對(duì)機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型進(jìn)行學(xué)習(xí),優(yōu)化模糊隸屬函數(shù)的參數(shù),并針對(duì)傳統(tǒng)梯度下降法存在計(jì)算量大、收斂速度慢、學(xué)習(xí)效率低的問(wèn)題,提出一種適用于機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型學(xué)習(xí)的混合學(xué)習(xí)方法。實(shí)驗(yàn)表明,該混合學(xué)習(xí)方法不僅可以?xún)?yōu)化模型,而且可以快速收斂、縮短學(xué)習(xí)時(shí)間,并減少誤差求解過(guò)程中的計(jì)算量�；谀炒笮头泵�(guó)際機(jī)場(chǎng)噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明,該模型能夠有效評(píng)估機(jī)場(chǎng)噪聲對(duì)不同區(qū)域人群的煩惱度影響。
【關(guān)鍵詞】：噪聲煩惱度 機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型 模糊邏輯 神經(jīng)模糊系統(tǒng) 混合學(xué)習(xí)方法
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：V351;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題背景11-12
• 1.1.1 機(jī)場(chǎng)噪聲污染日益加重11
• 1.1.2 機(jī)場(chǎng)噪聲影響評(píng)估缺少依據(jù)11-12
• 1.2 課題研究意義12
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3.1 機(jī)場(chǎng)噪聲評(píng)價(jià)量12-14
• 1.3.2 機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度14-16
• 1.4 論文研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 影響機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度的關(guān)鍵因子分析19-24
• 2.1 機(jī)場(chǎng)噪聲影響問(wèn)卷調(diào)查19-21
• 2.1.1 問(wèn)卷調(diào)查的設(shè)計(jì)思想19-20
• 2.1.2 問(wèn)卷調(diào)查的實(shí)施20-21
• 2.2 關(guān)鍵影響因子的確定21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于模糊理論構(gòu)建機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型24-45
• 3.1 機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度的模糊性24
• 3.2 模糊邏輯理論24-29
• 3.2.1 模糊邏輯理論簡(jiǎn)介24-25
• 3.2.2 模糊集合與語(yǔ)言變量的概念25
• 3.2.3 模糊邏輯系統(tǒng)簡(jiǎn)介25-28
• 3.2.4 模糊邏輯系統(tǒng)在機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型構(gòu)建中的應(yīng)用28-29
• 3.3 語(yǔ)言變量對(duì)應(yīng)模糊集語(yǔ)言值的確定29-31
• 3.4 關(guān)鍵因子的模糊化31-33
• 3.4.1 噪聲水平的模糊化31-32
• 3.4.2 噪聲發(fā)生時(shí)間段的模糊化32-33
• 3.4.3 噪聲影響區(qū)域類(lèi)型的模糊化33
• 3.5 噪聲煩惱度模糊規(guī)則的建立33-39
• 3.5.1 居民住宅區(qū)的模糊規(guī)則34-35
• 3.5.2 學(xué)校的模糊規(guī)則35-36
• 3.5.3 醫(yī)院的模糊規(guī)則36-38
• 3.5.4 商業(yè)區(qū)的模糊規(guī)則38-39
• 3.6 模糊集合的去模糊化39-40
• 3.7 機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型的構(gòu)建及驗(yàn)證40-43
• 3.7.1 機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型的構(gòu)建40-41
• 3.7.2 機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型的驗(yàn)證41-43
• 3.8 本章小結(jié)43-45
• 第四章 基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型學(xué)習(xí)45-68
• 4.1 神經(jīng)模糊系統(tǒng)45-48
• 4.1.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-46
• 4.1.2 神經(jīng)模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)46-47
• 4.1.3 神經(jīng)模糊系統(tǒng)的算法47-48
• 4.2 基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型48-49
• 4.3 基于梯度下降法的機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型學(xué)習(xí)49-56
• 4.3.1 基于梯度下降法的神經(jīng)模糊系統(tǒng)學(xué)習(xí)算法49-51
• 4.3.2 機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型的直接學(xué)習(xí)51-53
• 4.3.3 機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型的間接學(xué)習(xí)53-56
• 4.4 基于改進(jìn)神經(jīng)模糊系統(tǒng)學(xué)習(xí)算法的機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型學(xué)習(xí)56-60
• 4.5 混合學(xué)習(xí)后的機(jī)場(chǎng)噪聲煩惱度模型的應(yīng)用60-67
• 4.6 本章小結(jié)67-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 總結(jié)68
• 5.2 展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-75
• 致謝75-76
• 附錄A76-78
• 作者簡(jiǎn)介78

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1038769