机场运行能源需求预测模型研究

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1、硕士学位论文机场运行能源需求预测模型研究研究生姓名：员晓阳导师姓名：王坤副教授2016年5月3日分类号：V351.3密级：公开UDC：621.3学号：1302066中国民航大学硕士学位论文机场运行能源需求预测模型研究研究生姓名：员晓阳导师姓名：王坤副教授申请学位类别：工学硕士学科专业名称：控制科学与工程所在院系：电子信息与自动化学院论文答辩日期：2016年4月24日2016年5月3日ResearchofPredictionModelonAirport’sOperationEnergyDemandADissertationSubmittedtoCivilAviationUniversit

2、yofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYYUANXiao-yangSupervisedbyAssociateProf.WANGKunCollegeofElectronicInformationandAutomationCivilAviationUniversityofChinaMay3rd2016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

3、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

4、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IAbstractRecentyears,theenergyconsumptionofairportisincreasedastheinfrastructureconstructioni

5、ncreasingrapidly.Underthisbackground,theresearchworkonenergydemandforecastingmodelofairport’soperationiscarriedout,andtheexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasahighaccuracyinthepredictionofairport’senergydata.Givinganaccuratelypredictionofthetrendinairport’senergydemandcanbeagoodguidenc

6、eforthedevelopmentofairport.Firstly,thecurrentsituationoftheairport’senergydemandwasanalyzed,andtheairport’senergydatawasprocessed.Becauseofthecomplexityinthedatastructureofairport’senergy,pooraccuracyandlongstatisticalcycleinmanualrecordingwhichwouldleadaninterferenceexistingindemandforecast.Th

7、eSQLdatabasewasadoptedtoestablishthebackstagedatabaseofthepredictionmodeloftheairport’senergydemand,moreover,airport’senergydatawasarrangedandstorageinaunifiedway.Theresultsshowedthatthetimeandcostwasgreatlysaved,thedataform