中央高校基本科研业务费专项资金(3122013P013)
- 作品数：18 被引量：73H指数：5
- 相关作者：徐涛谢继文吕宗磊吕宗平苏瀚更多>>
- 相关机构：中国民航大学南京航空航天大学北京首都国际机场股份有限公司更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国民航总局科技基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程航空宇航科学技术理学更多>>
- 单飞行事件噪声关联规则挖掘及信念网络表示被引量：1
- 2016年
- 挖掘各种噪声影响因素与机场噪声之间的关联规则,能够为机场经营者制定有效的降噪措施提供科学依据。先将FP-Growth算法与数据立方体相结合,构造FP-Growth-Cube算法挖掘单飞行事件噪声与各噪声影响因素之间的关联规则,然后通过信念网络可视化表示关联规则。此方法不但直观、清晰,而且克服了关联规则不能表达不同规则之间联系的弱点,图形化地综合表示各因素对噪声的影响。最后,实验从降噪措施之一的机型选择角度,与权威噪声预测软件INM对比,验证了该方法的可行性和有效性。
- 徐涛杨婷婷谢继文
- 关键词：关联规则信念网络
- 基于航迹聚类的终端区飞行程序轨迹表示被引量：17
- 2016年
- 为了定量评估飞行员严格按照规定的飞行程序执行飞行任务的能力，对终端区飞行程序轨迹的表示方法进行研究。通常终端区范围内一条真实的航迹约有150个航迹点，而标准飞行程序仅使用4～9个航路点表示，不足以描述一条完整的航迹。针对这一问题，提出了基于航迹间面积加权的航迹相似性度量方法，并利用CURE算法实现航迹聚类。通过比较聚类集平均航迹和代表航迹分别与标准飞行程序的关系，建立了飞行程序轨迹表示模型。最后利用某大型国际机场的一条标准离场飞行程序以及实际运行航迹对提出的方法进行验证，实验表明，本文所述方法能更好地实现航迹聚类，并可准确地表示飞行程序轨迹，为分析与评估飞行员飞行品质提供理论基础和实践应用参考。
- 徐涛陈雪蕊吕宗平
- 关键词：飞行程序CURE算法
- 关于多跑道机场噪声优化预测方法被引量：1
- 2016年
- 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入INM(Intergrated 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。
- 徐涛胡惠裕
- 关键词：贝叶斯分类
- 基于立方分解模型的机场噪声预测方法被引量：1
- 2014年
- 机场噪声影响已成为阻碍机场发展的重要问题,而机场噪声实时预测是机场噪声研究的一个重要方面,对机场噪声监测及机场噪声影响规律的研究有着重要意义。由于机场噪声实时预测问题可以形式化为矩阵填充问题,论文首先使用协同过滤算法中的矩阵分解模型进行求解,然后根据机场噪声的影响因素的数据特征,提出了一种基于立方分解模型的机场噪声预测方法。通过实验表明,与矩阵分解模型相比,基于立方分解模型的机场噪声预测方法预测精度有了很大提高。
- 徐涛鲁冰吕宗磊杨国庆
- 一种基于动态集成学习的机场噪声预测模型被引量：5
- 2014年
- 准确预测机场噪声对控制噪声影响、制定航班计划和规划机场周边环境具有重要意义。而现有机场噪声预测模型复杂,需要监测和采集较多高精度数据作为输入参数,给机场噪声预测增加了困难。针对上述问题该文提出基于动态集成学习的预测模型,该模型基于粗糙集理论对历史监测数据集进行约简分组并构造属性子集,然后对由3维空间向量拟合属性子集生成的基模型进行动态集成。实验结果表明,预测参数完整时,该模型针对特定机型的预测准确性优于现有模型。即使预测参数部分缺失,预测结果也能随参数的增多逐渐逼近真实值。
- 徐涛杨奇川吕宗磊
- 关键词：信息处理机场噪声属性约简
- 基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型被引量：10
- 2014年
- 通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%.
- 徐涛燕宪金杨国庆
- 关键词：BP神经网络神经网络集成遗传算法
- 灰色关联度分析法在机场噪声监测点集中的应用被引量：2
- 2014年
- 机场噪声监测点的噪声值与多方面因素相关,例如天气、温湿度、航迹、机型等,研究这些影响因素,对于科学有效地降低噪声值有着至关重要的地位。本文采用灰色关联度分析的方法对同一航班不同机型的影响因素进行了分析,并通过实例加以验证。结果表明,灰色关联度分析方法在对于影响噪声值条件的选择具有可行性。
- 谷飞徐涛
- 关键词：机场噪声监测点
- 基于路径栅格的机场噪声动态等值线绘制并行算法被引量：4
- 2015年
- 机场噪声可视化在评估机场噪声对周边环境的影响中起着重要的作用。快速绘制机场噪声的动态等值线图,有利于机场管理者分析各时段、各区域的噪声影响情况,为制定有效的降噪措施提供科学依据。针对机场噪声的特征、分布特点,论文提出一种适用于机场噪声可并行的动态等值线绘制算法。首先通过对噪声历史监测数据聚类来发现机场噪声的分布模式,再构造有效网格和并行的更新路径栅格快速生成等值线图,并以每秒20帧的频率绘制。实验结果表明,该文提出的算法效率高,能解决机场噪声数据监测间隔大及动态等值线绘制要求数据刷新频率高之间的矛盾,满足机场噪声等值线动态绘制对于时间复杂度的要求。
- 徐涛崔昭宇吕宗磊
- 关键词：等值线追踪聚类并行计算
- 一种机场噪声等值线三维动态绘制的任务分配方法
- 2016年
- 任务分配方法是影响集群系统性能的关键所在,影响着集群系统的负载均衡和系统资源利用率。在机场噪声等值线三维动态绘制过程中,网格间距大小决定绘制精度和噪声计算量,如何将机场周围区域中的噪声计算任务分配到集群中不同服务器节点并动态控制网格间距是提高集群系统资源利用率、缩短平均响应时间和提高噪声等值线绘制精度的重要环节。针对上述目标,分析了机场周围环境结构因素和机场噪声分布特性,建立了噪声计算量与服务器负载之间的关系,从而构建面向机场噪声等值线三维动态绘制的任务分配模型,并采用遗传算法对模型进行求解。仿真结果表明,该方法能够均衡地分配任务,充分利用系统资源,缩短系统响应时间,达到机场噪声等值线三维动态绘制的实时计算要求。
- 徐涛呼和木其日
- 关键词：集群系统遗传算法
- 基于噪声最优航迹的飞行程序优化方法研究被引量：4
- 2016年
- 机场建设促进了周边地区的经济发展,同时不可避免的带来了航空噪声。为有效控制航空噪声,基于不同飞行程序将航迹进行聚类分析,提出飞行程序的噪声最优航迹的概念。以噪声最优航迹为指导优化飞行程序,使航班执行优化后的飞行程序能避免飞过人口稠密区,从而降低航空噪声影响。以首都机场为例进行实验验证,将优化后的飞行程序导入INM(Integrated Noise Model)中,计算噪声敏感区的噪声值以及不同噪声区间内的人口和面积,并绘制噪声等值线图。实验表明,所提出的基于噪声最优航迹的飞行程序优化方法具有可行性,能有效降低航空噪声影响,可为减噪飞行程序设计提供理论依据。
- 吕宗平陈雪蕊徐涛
- 关键词：飞行程序机场噪声
