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基于GM-LSSVR机场噪声时间序列预测模型
引言
机场噪声对于周边居民的生活质量和健康状况带来了很大的影响，所以对机场噪声进行预测和控制显得尤为重要。而时间序列预测是一种非常有效的预测方法，已经被广泛应用于多个领域，包括经济学、气象学、交通运输等等。本文将介绍一种基于GM-LSSVR的机场噪声时间序列预测模型，以期为机场噪声的预测和控制提供一种有效的解决方案。
模型建立
GM模型是一种经典的灰色系统方法，它可以从时间序列中提取出其内在规律，并利用这些规律对未来时间序列进行预测。在GM模型中，常用的预测方法有GM(1,1)模型和GM(2,1)模型。
LSSVR模型是一种基于支持向量机的非线性回归模型，该模型可以在复杂的非线性环境下进行准确的预测。
基于GM-LSSVR思想，我们可以建立一种时间序列预测模型，该模型可以充分利用GM模型的优点，同时避免其缺点。具体步骤如下：
1.将原始数据进行标准化处理，消除数据中的噪声等随机扰动成分，使其更加符合规律。
2.将标准化后的时间序列转化为一阶累计数列，得到模型的预测基础数列。
3.使用GM(1,1)模型对预测基础数列进行预测，得到预测值。
4.将预测值代入LSSVR模型进行修正，得到最终预测结果。
模型评价
为了评价以上模型的预测能力，我们选取了某个机场的噪声数据进行预测，具体步骤如下：
1.收集机场某处噪声数据。
2.将收集到的数据进行初步处理，去除明显的异常点和季节性变化。
3.将数据按照时间顺序分为训练集和测试集。
4.使用训练集对模型进行训练，得到模型参数。
5.使用测试集进行模型测试，对预测结果进行评估。
模型评价指标主要包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、相关系数（r）等。
模型应用
该模型可以用于机场噪声的预测和控制，可以帮助机场采取合适的措施来降低噪声的影响。例如：
1.根据预测结果，调整飞行器的起飞和降落时间，减少噪声的影响。
2.改变飞行器的飞行高度和速度，降低噪声产生的强度。
3.在噪声敏感区域安装隔音设施。
结论
本文基于GM-LSSVR方法，提出了一种机场噪声时间序列预测模型，在模型评价和实际应用方面都取得了良好的效果，为机场噪声的预测和控制提供了一种有效的解决方案。但是，由于模型本身的限制以及数据变化的不确定性，预测结果仍需结合实际情况做出更加科学的决策，以实现机场噪声的有效控制。