基于GEL的機場噪聲等值線并行生成算法

基于GEL的機場噪聲等值線并行生成算法基于GEL的機場噪聲等值線并行生成算法摘要：機場噪聲是現(xiàn)代社會中一個重要的環(huán)境問題。噪聲等值線是描述機場噪聲分布的一種有效工具。由于機場噪聲的復雜性，傳統(tǒng)的等值線生成算法在效率和準確性上存在一定的不足。本文提出了一種基于GEL（格子擴展方法）的機場噪聲等值線并行生成算法，通過將噪聲區(qū)域劃分為一系列小的矩形區(qū)域，并利用并行計算的思想，實現(xiàn)了對噪聲等值線的高效生成。實驗結(jié)果表明，該算法在處理大規(guī)模噪聲數(shù)據(jù)集時具有較高的效率和準確性。1.引言機場噪聲是由于航空器起降、地面設(shè)備運行等因素產(chǎn)生的一種環(huán)境噪聲。與城市交通噪聲相比，機場噪聲的特點在于其強度高、頻率寬、時間長。因此，準確描述和分析機場噪聲分布對于機場規(guī)劃、噪聲管控等具有重要意義。而噪聲等值線是一種直觀且有效的工具，可以用于表示噪聲分布的相等聲級等級線。2.相關(guān)工作傳統(tǒng)的機場噪聲等值線生成算法通?；诰W(wǎng)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括等距網(wǎng)格和不等距網(wǎng)格。等距網(wǎng)格方法適用于較簡單的噪聲場景，但對于復雜的噪聲場景，等距網(wǎng)格可能導致噪聲變化的過度平滑。而不等距網(wǎng)格方法在一定程度上可以解決這個問題，但由于其計算復雜度較高，不適用于大規(guī)模噪聲數(shù)據(jù)集。因此，需要一種高效且準確的機場噪聲等值線生成算法。3.方法本文提出的算法基于GEL（格子擴展方法）框架，通過將噪聲區(qū)域劃分為一系列小的矩形區(qū)域，并利用并行計算的思想，實現(xiàn)了對噪聲等值線的高效生成。具體步驟如下：（1）數(shù)據(jù)預處理：將機場噪聲數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為合適的格式，并進行噪聲測量數(shù)據(jù)的清洗和篩選。（2）區(qū)域劃分：根據(jù)研究區(qū)域的范圍和分辨率，將噪聲區(qū)域劃分為若干小的矩形子區(qū)域。（3）等值線生成：對每個矩形子區(qū)域進行等值線生成操作，得到該子區(qū)域的噪聲等值線。（4）并行計算：采用并行計算的方式，將不同的子區(qū)域分配給不同的計算節(jié)點，實現(xiàn)噪聲等值線的快速生成。（5）等值線合并：將各個子區(qū)域的噪聲等值線進行合并和平滑處理，形成整個噪聲區(qū)域的等值線。4.實驗與評估使用真實的機場噪聲數(shù)據(jù)集進行實驗與評估。比較本文提出的算法與傳統(tǒng)的等距網(wǎng)格方法和不等距網(wǎng)格方法在噪聲等值線生成效率和準確性上的差異。實驗結(jié)果表明，本文提出的算法在處理大規(guī)模噪聲數(shù)據(jù)集時具有較高的效率和準確性。5.結(jié)論本文提出了一種基于GEL的機場噪聲等值線并行生成算法，通過將噪聲區(qū)域劃分為一系列小的矩形區(qū)域，并利用并行計算的思想，實現(xiàn)了對噪聲等值線的高效生成。實驗證明，該算法在處理大規(guī)模噪聲數(shù)據(jù)集時具有較高的效率和準確性。未來可以進一步優(yōu)化算法，提高噪聲等值線生成的效率和準確性，以滿足實際應用的需求。參考文獻：[1]Li,M.,Yang,R.,&Zhou,D.(2012).Gridextendingmethodoftopographicfeaturesfornoisecontourcollectionandmatching.EnvironmentalModelling&Software,34,49-57.[2]Zhao,Q.(2015).Theparallelalgorithmofnoisecontourlinesinairport.Computer&DigitalEngineering,43(5),1166-1171.[3]Wang,Z.,Li,Y.,&Li,S.(2019).Aparallelnoisecontourgeneratingalgorithmbasedonspatialdatapartitioning.EnvironmentalScience&PollutionResearch,26(17),17274-17282.[4]Li,X.,Zhang,G.,&Li,Y.(2020).Anoisecontourlinegenerationalgorithm