基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

• 作者: 袁立罡 谢华 陈海燕
• 来源期刊: 航空计算技术
• 关键词: 机场噪声预测 SVR 选择性集成 Adaboost 排序方法
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 计 算 方 法
• 页码范围: 16-18,22
• 页数: 4页
• 分类号: V355
• 语种: 中文

摘要

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性，用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果，不能达到理想的预测效果，针对这一问题，提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法，通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型，并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值，取得了较好的预测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈海燕		37	269	7.0	15.0
2	谢华		22	69	6.0	7.0
6	袁立罡		6	13	3.0	3.0