机场运行能源需求预测模型研究

发布时间：2017-07-05 20:01

  本文关键词：机场运行能源需求预测模型研究

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【摘要】：近年来,机场大力发展基础设施建设,其能源消耗也随之增加。在此背景下,论文开展了机场运行能源需求预测模型的研究工作,并通过实验证明了所提方法在机场能源数据的预测上,具有较高的预测精度。准确预测机场能源需求趋势,对其发展有非常重要的指导意义。首先分析了机场能源需求现状,对机场能源数据进行处理。针对机场能源数据结构复杂,人工记录的能耗数据的准确性差,统计周期长,对需求预测将会造成干扰的问题。采用SQL数据库建立了机场运行能源需求预测模型后台数据库,对机场能源数据进行统一整理、存储。结果表明,所建的数据库大大节约了时间成本,还能够保证记录的数据符合标准,格式一致,意义合理。其次分析和论述了模糊支持向量回归算法在处理小样本回归预测时,拥有较好的推广能力以及抗噪声能力。针对机场数据存在离群点的特点,论文对该算法进行了改进,优化了隶属函数的选取方法以及预测模型的参数,建立了机场能源需求预测模型,并对所建模型进行了验证,结果表明,与BP神经网络方法相比,采用的FSVR方法的预测准确率提高了2.66%,对离群点的识别率提高了3.72%。然后利用预测模型建立了机场能源数据的综合管理,实现了Matlab、数据库与预测模型之间的数据交互。结果表明,该方法作为机场能源需求的一种预测方法是切实可行的,在实际工作中能够有效提高系统的分析效率,更好地为能源系统分析与优化提供支持。
【关键词】：机场能源需求预测 模糊支持向量回归 离群点 隶属函数
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 论文的研究背景和意义9-11
• 1.2 能源需求预测国内外研究现状11-14
• 1.3 本文主要研究内容及创新点14-16
• 1.4 本章小结16-17
• 第二章 机场运行能源需求分析与数据处理17-33
• 2.1 机场运行能源需求分析17-18
• 2.2 数据处理18-24
• 2.2.1 机场运行能源数据管理现状19-20
• 2.2.2 基于SQL的数据处理20-22
• 2.2.3 数据库远程访问22-24
• 2.3 机场运行能源需求预测模型数据库的整体设计24-31
• 2.3.1 系统的开发平台及环境25
• 2.3.2 数据库概念模型的设计25-28
• 2.3.3 数据库数据模型的设计28-31
• 2.4 数据库数据处理结果31
• 2.5 本章小结31-33
• 第三章 基于改进FSVR的机场运行能源需求预测模型33-50
• 3.1 支持向量机33-37
• 3.1.1 SVR算法33-35
• 3.1.2 核函数的选取35-36
• 3.1.3 损失函数的选取36-37
• 3.2 模糊支持向量回归算法37-40
• 3.2.1 模糊理论及隶属度函数的确定37-39
• 3.2.2 模糊支持向量回归算法39-40
• 3.3 基于改进FSVR的机场运行能源需求预测模型40-44
• 3.4 数据实验与预测分析44-48
• 3.5 本章小结48-50
• 第四章 基于预测模型的机场能源数据的综合管理50-57
• 4.1 基于预测模型的机场能源数据的综合管理50
• 4.2 数据交互过程50-55
• 4.2.1 数据库之间的数据交互51-52
• 4.2.2 Matlab与用户界面之间的数据交互52-53
• 4.2.3 Matlab与数据库之间的数据交互53
• 4.2.4 人机界面与数据库之间的数据交互53-55
• 4.3 机场运行能源需求预测分析模块55-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第五章 结论与展望57-59
• 5.1 结论57-58
• 5.2 展望58-59
• 参考文献59-64
• 致谢64-65
• 作者简介65

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本文编号：523360