資料介紹
針對離群點在機場能源數據的預測和分析中存在干擾等問題,建立了一種基于改進模糊支持向量回歸( FSVR)的機場能源需求預測模型。首先,采用模糊統計法對測試樣本集、系統參數和模型輸出進行分析,推導出符合其數據分布的基本隸屬函數形式;其次,結合例證法、專家經驗法對隸屬函數進行“再學習”,逐步修改和完善正態隸屬函數a、b參數值,半梯形隸屬函數邊界參數值及三角隸屬函數p、d參數值,以此消除或減少不利數據挖掘的離群點,同時保留有效關鍵點;最后,結合支持向量回歸( SVR)算法,建立預測模型,并驗證了該模型的可行性。實驗結果表明,與反向傳播( BP)神經網絡方法相比,FSVR方法的預測準確率提高了2.66%,對離群點的識別率提高了3. 72%。
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