基于時(shí)間序列的噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)異常發(fā)現(xiàn).pdf

1、隨著機(jī)場(chǎng)噪聲污染程度日益嚴(yán)重，以及噪聲對(duì)環(huán)境影響的投訴逐年增多，機(jī)場(chǎng)噪聲問(wèn)題成為影響民航業(yè)可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)重要因素。其中，機(jī)場(chǎng)噪聲時(shí)間序列中的異常情況雖然相對(duì)正常情況來(lái)說(shuō)極少出現(xiàn)，但卻擁有很大價(jià)值，利用它能夠及時(shí)檢修飛機(jī)和機(jī)場(chǎng)設(shè)備來(lái)防止問(wèn)題變得更加嚴(yán)重。通過(guò)判斷機(jī)場(chǎng)內(nèi)分布在各個(gè)區(qū)域的監(jiān)測(cè)點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)異常，來(lái)確定是否存在異常情況。又由于導(dǎo)致監(jiān)測(cè)點(diǎn)失效或數(shù)據(jù)采集錯(cuò)誤的原因有很多，因此還需要對(duì)異常情況的原因進(jìn)行分析。
　　為了

2、能夠發(fā)現(xiàn)監(jiān)測(cè)點(diǎn)異常的原因，首先需要研究如何判斷監(jiān)測(cè)點(diǎn)異常。將機(jī)場(chǎng)噪聲時(shí)間序列降維并符號(hào)化，然后運(yùn)用提出的新度量方法度量處理后的時(shí)間序列，最后根據(jù)度量結(jié)果利用k近鄰孤立因子進(jìn)行異常檢測(cè)，由此得出機(jī)場(chǎng)噪聲單監(jiān)測(cè)點(diǎn)時(shí)間序列異常檢測(cè)方法。該方法在大大減少了數(shù)據(jù)量并提高了計(jì)算速度的同時(shí)，使用改進(jìn)的度量方法減小了形態(tài)信息被弱化所帶來(lái)的影響，完成了對(duì)異常監(jiān)測(cè)點(diǎn)的初步篩選。
　　根據(jù)發(fā)現(xiàn)的異常監(jiān)測(cè)點(diǎn)，研究這些監(jiān)測(cè)點(diǎn)出現(xiàn)異常的原因。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)

3、，對(duì)于監(jiān)測(cè)到異常數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，需要先對(duì)它們應(yīng)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法，融入組合模型思想提高預(yù)測(cè)精度，探尋其中的權(quán)重計(jì)算方法，提出關(guān)聯(lián)監(jiān)測(cè)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成組合預(yù)測(cè)模型，使用這些監(jiān)測(cè)點(diǎn)的極強(qiáng)關(guān)聯(lián)監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型，然后預(yù)測(cè)出異常點(diǎn)數(shù)據(jù)，作為后續(xù)異常原因判斷的標(biāo)準(zhǔn)。
　　最后找出異常監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的原因。提出關(guān)聯(lián)噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)異常發(fā)現(xiàn)算法，首先使用上述預(yù)測(cè)方法，將所得預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行相似度計(jì)算，最終判斷該點(diǎn)是否異