关于多跑道机场噪声优化预测方法

摘要：

多跑道机场噪声预测是机场规划和改扩建的重要基础,随着机场跑道数量的增加,航班、跑道、飞行程序之间组合更加多样化,机场噪声预测问题更加复杂.为了得到可靠性高的预测结果,根据不同跑道的航迹聚类和机型聚类,把聚类结果的每簇中心航迹和代表机型数据组合导人INM(Integrated Noise Models)计算噪声值构成噪声数据库,通过贝叶斯分类算法构建了一个采用贝叶斯分类的多跑道机场噪声预测模型.输入航班号、机型、航迹、目的地、出港点等基础数据即可快速确定航迹、机型所属类别和跑道号,然后查询噪声数据库得到噪声预测结果.实验结果表明,上述模型能够在一定误差范围内方便快捷地预测出机场周围敏感点的噪声,从而验证了预测模型的合理性和有效性.

关键词：机场噪声预测、航迹聚类、机型聚类、贝叶斯分类

所属期刊栏目：33

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划课题2014BAJ04B02;中央高校基本科研业务费专项基金3122013P013

在线出版日期：2017-02-28（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：62-68