[发明专利]一种基于时间序列核聚类的机场噪声事件识别方法

权利要求书

1.一种基于时间序列核聚类的机场噪声事件识别方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：获取机场噪声的原始监测时间序列；

步骤2：对原始监测时间序列进行预处理，创建噪声时间序列数据集；

步骤3：利用基于全局对准核的k均值聚类方法，对噪声时间序列数据集进行自动分类，并通过多次循环得到多个聚类结果；

步骤4：对多个聚类结果中的每一类噪声时间序列添加相应的噪声事件类别标签，创建噪声事件知识库；

步骤5：根据噪声事件知识库，对待识别的噪声时间序列进行噪声事件识别。

2.根据权利要求1所述的基于时间序列核的机场噪声事件识别方法，其特征在于：所述步骤2的具体内容为：

对机场噪声设定一个阈值，然后对原始监测时间序列进行分割，将小于阈值的序列部分赋值为0并去除，使剩余序列部分形成互不重叠的n个长度不等的噪声时间序列，即得到噪声时间序列数据集，每一段噪声时间序列即作为噪声时间序列数据集中的一个样本。

3.根据权利要求1所述的基于时间序列核的机场噪声事件识别方法，其特征在于：所述步骤3中的自动分类是通过不断迭代改变噪声时间序列数据集中每个样本的类别，使预设的目标函数逐渐趋于最小值，并最终收敛。

4.根据权利要求1所述的基于时间序列核的机场噪声事件识别方法，其特征在于：所述步骤5的具体内容为：

从机场噪声的实测时间序列中抽取出一段待识别的噪声时间序列，在噪声事件知识库中找出与待识别的噪声时间序列动态时间弯曲距离最小的噪声时间序列，并以该噪声时间序列的噪声事件类别作为待识别的噪声时间序列的噪声事件类别，完成噪声事件识别。