本文關(guān)鍵詞：基于組合預(yù)測(cè)方法的波音737飛機(jī)客艙能耗預(yù)測(cè)研究　出處：《中國民航大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：從運(yùn)行成本與安全、空氣質(zhì)量、噪音控制、甚至機(jī)坪擁堵角度分析,使用地面專用設(shè)備替代飛機(jī)APU有多個(gè)好處。但是采用地面專用設(shè)備,有飛機(jī)客艙的熱舒適度差,客艙溫度場(chǎng)的分布不均勻等問題。為實(shí)現(xiàn)滿足客艙熱舒適性前提下的能耗最優(yōu)問題,飛機(jī)客艙能耗預(yù)測(cè)的研究對(duì)地面專用空調(diào)的使用和控制具有重要意義。本文主要針對(duì)波音737飛機(jī)客艙能耗的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究:(1)理論上分析了飛機(jī)客艙地面空調(diào)系統(tǒng)的能耗構(gòu)成及能耗預(yù)測(cè)模型的輸入?yún)⒘俊ｏw機(jī)客艙能耗預(yù)測(cè)的目的是為地面專用空調(diào)的控制提供技術(shù)支持,基于能耗模型對(duì)空調(diào)進(jìn)行控制,達(dá)到節(jié)能以及滿足客艙熱舒適性的目的。從客艙和地面專用空調(diào)兩個(gè)方面對(duì)影響能耗的各個(gè)因素進(jìn)行了分析,確定了影響能耗的影響因素。(2)針對(duì)飛機(jī)客艙能耗離線預(yù)測(cè)對(duì)準(zhǔn)確性要求較高的問題,提出了基于微粒群和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測(cè)方法。該方法基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型,采用協(xié)同微粒群優(yōu)化算法和混沌映射算法相結(jié)合優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。仿真結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)通過改進(jìn)微粒群算法優(yōu)化以后,能夠有效提高預(yù)測(cè)精度。(3)針對(duì)飛機(jī)客艙能耗實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)時(shí)對(duì)收斂速度要求較高的問題,提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、微粒群和珊瑚礁相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法。該方法首先基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立能耗預(yù)測(cè)模型,然后采用珊瑚礁和微粒群聯(lián)合算法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型參數(shù)。仿真結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)通過改進(jìn)微粒群算法優(yōu)化以后,有效提高了客艙能耗預(yù)測(cè)的收斂速度。(4)為了滿足實(shí)時(shí)控制時(shí)客艙能耗預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和快速性要求,提出了基于支持向量機(jī)的飛機(jī)客艙能耗非線性組合預(yù)測(cè)方法。首先選取廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,在此基礎(chǔ)上加入支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型以提高預(yù)測(cè)泛化能力;其次利用注水原理對(duì)三個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)分配,權(quán)重分配以后單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的結(jié)果作為支持向量機(jī)的訓(xùn)練輸入,進(jìn)行基于支持向量機(jī)的非線性組合預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明該非線性組合預(yù)測(cè)方法既滿足預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和快速性要求,也能夠提高預(yù)測(cè)的泛化能力。
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：V223.2;TP183

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本文編號(hào)：1314370