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基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型
基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型
摘要：噪声是机场运营中一个重要的环境问题，对噪声进行准确预测和控制是提高机场运营效率和优化周边环境的关键。本论文基于奇异谱分析(SingularSpectrumAnalysis,SSA)方法，提出了一种机场噪声时间序列预测的模型，并进行了实证分析。通过该模型，可以实现对机场噪声的准确预测和控制。
1.引言
在现代社会，机场作为人们出行的重要交通枢纽，发挥着重要的作用。然而，机场噪声给周边居民和机场运营带来了许多问题。噪声的准确预测和控制是提高机场运营效率和改善周边环境的关键之一。因此，如何开发一种准确预测机场噪声的模型成为了当前研究的焦点。
2.相关工作
以往的噪声预测研究主要基于传统的时间序列模型，如ARIMA模型。这些模型通常需要对序列进行平稳性和线性相关性的假设，且对噪声的特征假设较为简单，难以准确预测噪声的复杂特征。
3.奇异谱分析方法
奇异谱分析是一种基于奇异值分解的非参数时间序列分析方法，可以通过将时间序列分解为一组奇异谱子序列，提取数据的周期和趋势信息。奇异谱分析方法不对数据进行平稳性和线性相关性的假设，对数据的特征能够更准确地进行描述。
4.基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型
基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型主要包括以下步骤：
（1）数据获取：收集机场噪声的历史时间序列数据，包括噪声值、时间等信息。
（2）数据处理：对原始数据进行清洗、处理和预处理，包括去除异常值、缺失值填充等。
（3）构建奇异谱分析矩阵：将处理后的数据构造成奇异谱分析矩阵。
（4）奇异值分解：对奇异谱分析矩阵进行奇异值分解，得到一组奇异值和奇异向量。
（5）选择主要奇异值：通过一定的准则和阈值，选择主要的奇异值。
（6）重构奇异分量：根据选定的主要奇异值，重构奇异谱分量。
（7）模型建立：基于重构的奇异谱分量，建立噪声时间序列预测模型，例如ARIMA模型、神经网络模型等。
（8）模型评估：使用测试集对模型进行评估，比较模型预测结果与实际观测值的拟合程度和误差。
5.实证分析
本论文基于某机场的噪声数据进行了实证分析。首先，收集了机场噪声的历史时间序列数据，经过数据处理和预处理后，得到了适用于奇异谱分析的矩阵。然后，通过奇异值分解，选择了主要奇异值，并重构了奇异谱分量。最后，基于重构的奇异谱分量，利用ARIMA模型建立了噪声时间序列预测模型，并进行了模型评估。实证结果显示，基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型在预测精度上优于传统的ARIMA模型。
6.结论和展望
本论文基于奇异谱分析方法，提出了一种机场噪声时间序列预测模型，并通过实证分析验证了该模型的有效性。该模型具有较好的预测精度，并可以适用于复杂的噪声时间序列数据。未来，可以进一步研究模型的改进和优化，提高预测精度和实用性，并结合其他方法进行比较和验证。
参考文献：
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