【摘 要】
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针对机场噪声监测点设备损坏和老化导致噪声数据采集异常的问题,寻求软件解决方案。在分析监测点之间关联性的基础上,建立了一种基于观察学习的机场噪声监测点关联预测模型。
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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针对机场噪声监测点设备损坏和老化导致噪声数据采集异常的问题,寻求软件解决方案。在分析监测点之间关联性的基础上,建立了一种基于观察学习的机场噪声监测点关联预测模型。首先,通过衡量失效监测点和其余正常监测点之间的关联性来筛选出关联度高的监测点;接着,利用BP神经网络集成建立回归预测模型。提出了一种“基于学习成果优异度加权”的观察学习算法,解决了小样本的欠拟合问题,提升了模型泛化能力。基于某机场实测数据的实验表明,所提出的预测模型具有较好的预测能力,并且改进后的算法比标准的观察学习算法更为稳定,效率更高。
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