資料介紹
針對離群點(diǎn)在機(jī)場能源數(shù)據(jù)的預(yù)測和分析中存在干擾等問題,建立了一種基于改進(jìn)模糊支持向量回歸( FSVR)的機(jī)場能源需求預(yù)測模型。首先,采用模糊統(tǒng)計(jì)法對測試樣本集、系統(tǒng)參數(shù)和模型輸出進(jìn)行分析,推導(dǎo)出符合其數(shù)據(jù)分布的基本隸屬函數(shù)形式;其次,結(jié)合例證法、專家經(jīng)驗(yàn)法對隸屬函數(shù)進(jìn)行“再學(xué)習(xí)”,逐步修改和完善正態(tài)隸屬函數(shù)a、b參數(shù)值,半梯形隸屬函數(shù)邊界參數(shù)值及三角隸屬函數(shù)p、d參數(shù)值,以此消除或減少不利數(shù)據(jù)挖掘的離群點(diǎn),同時(shí)保留有效關(guān)鍵點(diǎn);最后,結(jié)合支持向量回歸( SVR)算法,建立預(yù)測模型,并驗(yàn)證了該模型的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與反向傳播( BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比,F(xiàn)SVR方法的預(yù)測準(zhǔn)確率提高了2.66%,對離群點(diǎn)的識別率提高了3. 72%。
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