本文選題：機場噪聲預測 + 航跡聚類　； 參考：《計算機仿真》2016年12期

【摘要】：多跑道機場噪聲預測是機場規(guī)劃和改擴建的重要基礎(chǔ),隨著機場跑道數(shù)量的增加,航班、跑道、飛行程序之間組合更加多樣化,機場噪聲預測問題更加復雜。為了得到可靠性高的預測結(jié)果,根據(jù)不同跑道的航跡聚類和機型聚類,把聚類結(jié)果的每簇中心航跡和代表機型數(shù)據(jù)組合導入INM(Intergrated Noise Models)計算噪聲值構(gòu)成噪聲數(shù)據(jù)庫,通過貝葉斯分類算法構(gòu)建了一個采用貝葉斯分類的多跑道機場噪聲預測模型。輸入航班號、機型、航跡、目的地、出港點等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)即可快速確定航跡、機型所屬類別和跑道號,然后查詢噪聲數(shù)據(jù)庫得到噪聲預測結(jié)果。實驗結(jié)果表明,上述模型能夠在一定誤差范圍內(nèi)方便快捷地預測出機場周圍敏感點的噪聲,從而驗證了預測模型的合理性和有效性。
[Abstract]:Noise prediction of multi-runway airports is an important basis for airport planning and expansion. With the increase of the number of airport runways, the combination of flight, runway and flight procedures is more diversified, and the problem of airport noise prediction becomes more complex. In order to obtain reliable prediction results, according to track clustering and model clustering of different runways, each cluster center track and representative model data of clustering result are combined into INM(Intergrated Noise models to calculate the noise value to form noise database. The Bayesian classification algorithm is used to construct a noise prediction model for multi-runway airports using Bayesian classification. The flight number, aircraft type, track, destination, departure point and other basic data can be input to quickly determine the flight path, the type of the aircraft and the runway number, and then the noise prediction results can be obtained by querying the noise database. The experimental results show that the proposed model can conveniently and quickly predict the noise of sensitive points around the airport within a certain range of errors, thus validating the rationality and validity of the prediction model.
【作者單位】： 中國民航大學計算機科學與技術(shù)學院;中國民航信息技術(shù)科研基地;
【基金】：國家科技支撐計劃課題(2014BAJ04B02) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項基金(3122013P013)
【分類號】：V351

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1927455