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針對(duì)離群點(diǎn)在機(jī)場(chǎng)能源數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分析中存在干擾等問(wèn)題，建立了一種基于改進(jìn)模糊支持向量回歸（ FSVR）的機(jī)場(chǎng)能源需求預(yù)測(cè)模型。首先，采用模糊統(tǒng)計(jì)法對(duì)測(cè)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(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)法對(duì)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(cè)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(cè)準(zhǔn)確率提高了2.66%，對(duì)離群點(diǎn)的識(shí)別率提高了3. 72%。
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