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《中国民航大学》 2017年
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机场能耗预测方法的研究

张超  
【摘要】:随着我国民航事业快速稳步的发展和国民经济水平的提高,乘坐民航客机成为越来越多的人出行的首选,随之而来的是大规模的机场扩建和大量新机场投入运营。大多数在机场建设与改建过程中并未把节能目标放在首位,这就造成了机场建筑群的能源浪费问题都比较明显。因此机场投入运营后的能耗监测问题就成了节能问题中的重点。然而节能设计的核心能耗预测方法由于应用并不广泛,还存在很多具体应用过程中的优化问题,亟需一套通用的能耗预测方法。本文首先由国内外在能耗预测研究方向的研究现状,找出了三种应用最为广泛的预测方法:支持向量机、时间序列和BP神经网络。对这三种方法在能耗预测中的具体应用进行了详细的说明。并针对机场能耗预测的数据特点分别对三种方法进行了应用和改进。在能耗预测过程中先是针对小数据样本的月度结算数据进行能源整体消耗趋势的预测,在这里支持向量机针对小样本数据展现出了良好的预测精度。但是作为单一样本仍不可避免的具有模型精度不高、容易陷入局部最优等问题,因此提出一种基于时间序列分析方法与支持向量机(SVM)的时间序列混合预测模型,从而提高预测模型的预测精度。其中对时间序列进行了改进得到混沌时间序列模型,用改进后的混沌时间序列模型、支持向量机模型和时间序列混合预测模型3种方法利用Matlab对天津滨海国际机场的能源消耗情况进行了建模和预测,并采用统计学方法检验模型的精度和误差。仿真结果表明混合时间序列模型的建模精度和预测效果要明显优于单一预测模型。在最后一部分利用BP神经网络对能耗异常监测进行建模,提出了一种对能耗标准判定的方法,并设置了动态阈值以适应复杂多变的能耗数据。针对此方法同样利用Matlab仿真,获得了较好的实验结果。通过本文的研究获得了一个较好的能耗预测模型和一种能耗异常的监测方法,对机场运营过程中的能源管理和节能工作提供一定的理论基础和方法,具有十分重要的意义。
【学位授予单位】:中国民航大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:V351

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【参考文献】
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