基于快速极限学习机和差分进化的机场噪声预测模型

摘要：

该文针对传统机场噪声预测模型存在的建模成本高、实用性差的不足，引入时间序列相空间重构理论，提出一种新的基于快速极限学习机和差分进化算法的机场噪声一体化预测模型。该模型利用相空间重构理论对机场噪声时间序列进行重构，并使用快速极限学习机对重构的相空间矢量进行学习建模，同时采用改进的差分进化算法实现对重构参数和模型参数的同步优化选择，整个建模过程简洁高效，无需人工干预。实验结果表明，该一体化预测模型能较好地跟踪机场噪声的变化趋势，且具有较同类模型更小的预测误差。

关键词：机场噪声预测、快速极限学习机、差分进化、相空间重构

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61139002;国家科技支撑计划课题2014BAJ04B02;中央高校基本科研业务费专项资金3122014D032;中国民航信息技术科研基地开放基金课题CAAC-ITRB-201401Foundation Items:The Key Program of the National Natural Science Foundation of China61139002;The National Key Technology Research and Development Program of the Ministry of Science and Technology of China2014BAJ04B02;The Fundamental Research Funds for the Central Universities of Ministry of Education of China3122014D032;The Open Project Foundation of Information Technology Research Base of Civil Aviation Administration of ChinaCAAC-ITRB-201401

在线出版日期：2016-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1512-1518