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作者：唐志星;樊奕杰;牛兆伦;施欣言;钟育鸣;贾萌;唐小卫;
单位：中国民用航空飞行学院空中交通管理学院;中国民航科学技术研究院;南京工程学院交通工程学院;民航应急科学与技术重点实验室;
摘要：对繁忙机场飞机噪声影响的准确预测，是实现终端区绿色运行的基础。由于实飞航迹与标称航迹之间存在较大的偏差，传统航空噪声预测模型无法有效应对发散式、概率型航迹。首先，通过机器学习，在航空交通流运行数据驱动下，构建航迹运行知识挖掘方法，涵盖航迹分布概率、航迹速度和发动机功率等关键参数。其次，基于航迹运行知识，建立面向聚类航迹的航空噪声预测模型，提出面向交通流影响的航空噪声预测方法。最后，选取长沙机场终端区，从有效性、准确性和计算效率等方面，分析该噪声的预测方法。结果显示，该方法能准确预测终端区噪声分布、噪声等级，可有效应对发散式实飞航迹噪声预测问题。
关键词：环境工程学;;飞机噪声;;航迹聚类;;飞行数据挖掘;;噪声预测
基金资助：国家重点研发计划课题(2022YFB2602004);; 国家自然科学基金项目(52102379);; 中央高校基本科研经费项目(QJ2022-97,NJ2024023);; 中国交通教育研究会课题(JT2024YB021)
