运输航空公司能耗监测方法研究与框架设计



运输航空公司能耗监测方法研究与框架设计

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运输航空公司能耗监测方法研究与框架设计

论文目录
摘要	第5-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 课题背景及意义	第10-12页
1.2 国内外能耗监测研究现状	第12-14页
1.3 本文的主要内容和结构安排	第14-16页
第二章航空公司能耗分析	第16-32页
2.1 能耗结构分析	第16-19页
2.2 能耗的影响因素	第19-28页
2.2.1 飞行能耗的影响因素	第19-21页
2.2.2 地面能耗的影响因素	第21-28页
2.3 能耗监测指标体系建立	第28-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第三章能耗数据的获取与监测	第32-47页
3.1 能耗数据计量的分类	第32-33页
3.2 飞行能耗的分项计量	第33-35页
3.3 地面能耗数据的分项计量	第35-37页
3.3.1 耗电的分项计量	第35-37页
3.3.2 汽油柴油的分项统计	第37页
3.4 监测方法	第37-43页
3.4.1 监测工作的职能分配	第38-39页
3.4.2 空间维度的监测	第39-40页
3.4.3 时间维度的监测	第40-43页
3.5 油耗的分项监测举例	第43-46页
3.5.1 基于巡航高度的公里油耗分项监测	第44-45页
3.5.2 基于巡航速度的公里油耗分项监测	第45-46页
3.6 本章小结	第46-47页
第四章监测框架设计	第47-58页
4.1 监测的组织结构	第47-49页
4.2 监测的流程设计	第49-53页
4.2.1 能耗实际值	第50-51页
4.2.2 能耗预测值	第51-52页
4.2.3 事前：预测值与基准值比较	第52-53页
4.2.4 事后：实际值与基准值比较	第53页
4.3 监测的技术手段	第53-56页
4.4 监测的反馈机制	第56-57页
4.5 本章小结	第57-58页
第五章能耗的预测	第58-78页
5.1 ARIMA预测模型	第58-65页
5.1.1 滑动时间窗的ARIMA	第58-60页
5.1.2 模型识别	第60-61页
5.1.3 模型定阶	第61-62页
5.1.4 模型的参数估计	第62-63页
5.1.5 ARIMA能耗预测模型实例分析与结果	第63-65页
5.2 灰色马尔科夫预测模型	第65-69页
5.2.1 新陈代谢的GM(1,1)建模步骤	第65-67页
5.2.2 预测模型的马尔科夫修正	第67-68页
5.2.3 检验预测模型精度的方法	第68-69页
5.2.4 灰色马尔科夫算法实例分析与结果	第69页
5.3 GM-ARMA组合预测模型	第69-72页
5.3.1 新陈代谢的GM-ARMA预测模型	第70-71页
5.3.2 GM-ARMA结合算法实例分析与结果	第71-72页
5.4 灰色马尔科夫-ARMA组合预测模型	第72-75页
5.4.1 新陈代谢的灰色马尔科夫-ARMA预测模型	第72-73页
5.4.2 灰色马尔科夫-ARMA组合算法实例分析	第73-75页
5.5 预测的比较和分析	第75-77页
5.6 本章小结	第77-78页
第六章总结与展望	第78-79页
致谢	第79-80页
参考文献	第80-83页
作者简介	第83页

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