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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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