【摘 要】
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现有的噪声预测模型主要采用机器学习的方法预测单一噪声监测点，无法从全局上对噪声的影响范围和大小进行整体评估和预测。为此，提出一种基于航迹间面积的航迹相似性度量方法，结
【机 构】
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中国民航信息技术科研基地,中国民航大学计算机科学与技术学院
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现有的噪声预测模型主要采用机器学习的方法预测单一噪声监测点，无法从全局上对噪声的影响范围和大小进行整体评估和预测。为此，提出一种基于航迹间面积的航迹相似性度量方法，结合航迹数据、飞行速度、飞机发动机推力等因素，构建适合机场噪声预测的多噪声影响因素航迹聚类模型。将使用该模型获得的聚类结果导入机场噪声预测模型软件INM（integrated noise model），实验分析结果表明，簇内航迹对机场周围的噪声影响范围和大小相似，能够更好地度量航迹之间的相似性，航迹聚类效果更好。
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