奇异谱分析在机场噪声预测中的应用

"基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型" 本文主要探讨了机场噪声时间序列预测问题，采用了一种创新的预测方法——基于奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）的噪声序列预测模型。随着中国民航业的快速发展，机场噪声问题逐渐引起广泛关注。作者温冬琴和王建东提出，通过奇异值分解来处理机场噪声时间序列，旨在揭示序列中的主要趋势和周期性模式。 首先，他们将机场噪声时间序列进行奇异谱分析，该方法能够有效提取出序列的主要成分，即主分量和经验正交函数。这些成分反映了噪声数据的基本结构和变化规律。通过对这些成分的趋势和振动特点进行深入分析，可以更准确地理解和预测噪声的变化趋势。 接下来，作者选取合适的特征向量对原始序列进行重构，从而构建预测模型。这个模型基于线性重复公式，能够对未来的噪声水平进行估算。然而，单纯依赖特征向量重构可能忽略掉一些次要但仍然重要的序列成分。 为解决这个问题，文中提出了利用状态转移矩阵来确定残差的偏离方向。残差是实际观测值与预测值之间的差异，其偏离方向可以揭示模型的不足。结合残差的贡献率，即它们对总误差的影响程度，可以将被忽略的次要成分重新纳入考虑，对预测值进行修正，提高预测的准确性。 实验结果证明，该方法在某机场实测数据上的表现优于传统的SSA预测方法，显示出更高的预测精度。这一成果对于机场噪声的管理和控制，以及周边社区的环境影响评估具有重要意义。文章的关键词包括奇异谱分析、机场噪声时间序列、预测模型、状态转移矩阵和贡献率，表明研究的核心内容和技术手段。 该研究论文提供了一种改进的机场噪声预测方法，利用了奇异谱分析的强大学术工具，旨在更好地理解和预测机场噪声的时间演变，为噪声污染控制提供更精确的数据支持。