一种聚类再回归的机场噪声单步预测方法

摘要

本发明公开了一种聚类再回归的机场噪声单步预测方法，属于机场噪声预测领域。该方法先对机场实测噪声数据进行预处理，提取出实测噪声数据的时间序列(X,Y)，X为已知的噪声时间序列，Y为待预测的噪声时序样本，然后采用聚类划分方法，将噪声时序训练集S聚类为k个类，根据该聚类结果，确定待预测的噪声时序样本的所属类别，最后根据该类别，用训练集S中属于同一类别的所有样本训练回归模型，利用该回归模型对待预测的噪声时序样本进行回归预测。本方法提高了预测的精度和稳定性，预测成本低，实用性强。

主权项

1.一种聚类再回归的机场噪声单步预测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：对机场实测噪声数据进行预处理，提取出实测噪声数据的时间序列(X,Y)，其中X为已知的噪声时间序列，Y为待预测的噪声时间序列样本；步骤2：采用聚类划分方法，将噪声时间序列训练集S聚类为k个类；其中：i和j为S聚类后的类编号，i,j=1,2,...,k，i≠j；步骤3：根据步骤2的聚类结果，确定待预测的噪声时间序列样本的所属类别；步骤4：根据步骤3确定的类别，用噪声时间序列训练集S中属于同一类别的所有样本训练回归模型，再利用该回归模型对待预测的噪声时间序列样本进行回归预测。