用地的適應(yīng)度的評 價分值的步驟與上述步驟相同。
[0113]S25 :在各個空間屬性大類因素下，依據(jù)各條模糊規(guī)則所計算出的/&*以)的最大 值即為A小區(qū)發(fā)展各用地類型的適應(yīng)度評價分值，將該評價分值及各空間屬性大類相對某 用地類型的權(quán)重填入屬性評價表中，如表10所示：
[0114]
[0115]表10
[0116]S26 :按照式（3)所示的公式，對步驟S26的結(jié)果進行計算，得到A小區(qū)的各類型 用地的綜合評價表，所述綜合評價表包括A小區(qū)發(fā)展各用地類型的綜合評分值，如表11所 示：
[0117] (3)
[0118] 其中，P為發(fā)展某用地類型的綜合評分值，r為空間屬性大類相對某用地類型的 權(quán)重系數(shù)，X為空間屬性大類因素下，發(fā)展某用地類型的適應(yīng)度評價分值；
[0119]
[0120]S27 :根據(jù)表11，按發(fā)展各用地類型的綜合評分值所占的比例分配A小區(qū)各類型用 地的面積，進入步驟S31 :
[0121]
[0122]
[0123]
[0124]S31:從統(tǒng)計部門獲得負荷密度函數(shù)在第一個預測年份的負荷密度初始值S0、系 數(shù)α和β在不同預測年份下的數(shù)值，如表4所示；
[0125]S32:對第一個預測年份，將Α小區(qū)各類型用地的面積乘以負荷密度變化函數(shù) ^ = ?s(〇+/y，對相乘結(jié)果進行積分，初始值取S0,系數(shù)α和β取第一個預測年份下對? 應(yīng)的值，并將積分結(jié)果作為下一個預測年份的負荷密度的初始值；
[0126]S33:重復步驟S32,直到所有預測年份都計算完成，即得到Α小區(qū)的負荷增長情 況，如圖4所示，其中，針對每一預測年份，各用地類型的負荷量之和應(yīng)等于總負荷量。
[0127] 上述以A小區(qū)為例，對空間負荷預測方法進行說明，在實際應(yīng)用中，針對待預測區(qū) 域劃分的各個小區(qū)，均采用上述方法進行空間負荷預測，然后將各小區(qū)的預測結(jié)果進行累 加，即可得到待預測小區(qū)的空間負荷結(jié)果。
[0128] 以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，故不能以此限定本發(fā)明實施的范圍， 即依本發(fā)明申請專利范圍及說明書內(nèi)容所作的等效變化與修飾，皆應(yīng)仍屬本發(fā)明專利 涵蓋的范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于模糊規(guī)則運算的空間負荷預測方法，其特征在于：包括如下步驟： 51 :獲取待預測區(qū)域的小區(qū)劃分信息、各類計算定義表、各小區(qū)空間數(shù)據(jù)、動態(tài)生成模 糊規(guī)則表； 52 :通過分別對各小區(qū)的小區(qū)空間數(shù)據(jù)模糊化、模糊推理及反模糊化計算對各小區(qū)進 行模糊評價，得到各小區(qū)發(fā)展各類型用地的綜合評價表，并根據(jù)該綜合評價表按比例分配 各小區(qū)發(fā)展各類型用地的面積； 53 :根據(jù)各類型用地的負荷密度變化函數(shù)以及各小區(qū)發(fā)展各類型用地的面積，可得出 該待測區(qū)域各小區(qū)的負荷增長情況，將各小區(qū)的負荷增長情況累加后即可得出待預測區(qū)域 的空間負荷預測結(jié)果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊規(guī)則運算的空間負荷預測方法，其特征在于： 所述各類計算定義表包括各小區(qū)的用地類型定義表、空間屬性定義表、隸屬函數(shù)定義表、各 類型用地的負荷密度定義表； 所述用地類型定義表中定義了居住用地、商業(yè)用地、工業(yè)用地三類用地類型； 所述空間屬性定義表包括空間屬性大類表及空間屬性小類表，所述空間屬性大類表定 義了空間屬性的大類以及各個大類相對于發(fā)展各類型用地的權(quán)重系數(shù)，所述空間屬性小類 表定義了各空間屬性大類包含的空間屬性小類、各空間屬性小類與空間屬性大類的關(guān)系、 各空間屬性小類的權(quán)重系數(shù)。 所述隸屬函數(shù)定義表根據(jù)實際情況定義隸屬函數(shù)形式； 所述各類型用地的負荷密度定義表定義了各類型用地的負荷密度變化函數(shù)，所述負荷 密度變化函數(shù)如式（1)所示：其中，α和β為跟預測年份及用地類型有關(guān)的系數(shù)，S(t)表示負荷密度函數(shù)，t表示 預測年份，該函數(shù)表示了負荷密度隨時間的變化。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊規(guī)則運算的空間負荷預測方法，其特征在于： 所述模糊規(guī)則表定義為以空間屬性小類為條件，以發(fā)展某用地類型的適應(yīng)度為結(jié)果的表 格，所述模糊規(guī)則表可通過常識、一般性規(guī)律、調(diào)查結(jié)果、規(guī)劃人員的知識和經(jīng)驗來建立，并 可以根據(jù)實際情況的變化進行適當?shù)恼{(diào)整。4. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于模糊規(guī)則運算的空間負荷預測方法，其特征在 于：所述模糊評價為二級模糊評價，所述二級模糊評價首先根據(jù)在某空間屬性大類包括的 各空間屬性小類因素下對待預測區(qū)域發(fā)展某用地類型的適應(yīng)度進行評價，再根據(jù)所述評價 結(jié)果得出在該空間屬性大類因素下待預測區(qū)域發(fā)展某用地類型的適應(yīng)度評價。5. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于模糊規(guī)則運算的空間負荷預測方法，其特征在 于：所述步驟Sl包括如下步驟： 511 :借助地理信息系統(tǒng)獲取待測區(qū)域的小區(qū)劃分信息，待測區(qū)域劃分為η個小區(qū)，進 入步驟S12 ; 512 :根據(jù)實際需要判斷是否選擇典型模式，若是，進入步驟S13,所述典型模式指將各 計算定義表按照順序編號的編號規(guī)則存儲在典型模板庫中，需要進行空間負荷預測時，可 直接從典型模板庫中找到并導出相應(yīng)計算定義表，若否，則選擇自定義模式，進入步驟S14， 所述自定義模式指每次進行空間預測時，都對各類計算定義表進行新的定義； 513 :從典型模板庫中導出各類計算定義表； 514 :借助地理信息系統(tǒng)及實際情況自定義各類計算定義表，并將定義好的各類計算定 義表裝載入典型模板庫中，進入步驟S15 ; 515 :根據(jù)所述待預測區(qū)域的用地類型定義表及空間屬性小類定義表，動態(tài)生成模糊規(guī) 則表； 516 :利用地理信息系統(tǒng)獲取各小區(qū)的空間數(shù)據(jù)，生成空間數(shù)據(jù)表； 其中，η為整數(shù)且η彡1。6. 根據(jù)權(quán)利要求1或2或3或4所述的一種基于模糊規(guī)則運算的空間負荷預測方法， 其特征在于：所述步驟S2包括如下步驟： 521 :判斷所有小區(qū)是否都已經(jīng)計算完畢，若是，進入步驟S34,若否，進入步驟S22 ; 522 :根據(jù)隸屬函數(shù)定義表中定義的隸屬函數(shù)將第i小區(qū)的空間數(shù)據(jù)表中的空間數(shù)據(jù) 模糊化； 523 :采用Mamdani推理原則，結(jié)合模糊規(guī)則表及二級模糊評價，得出第i小區(qū)發(fā)展某種 用地類型的模糊規(guī)則集合G (X)，所述模糊規(guī)則集合G (X)將空間屬性小類作為推理條件，第 i小區(qū)發(fā)展某種用地類型的適應(yīng)度作為推理結(jié)果； 524 :結(jié)合隸屬函數(shù)定義表及模糊規(guī)則集合G(X)，采用如式（2)所示的反模糊化公式， 對第i小區(qū)的模糊化數(shù)據(jù)進行反模糊化，得到第i小區(qū)在每條模糊規(guī)則下發(fā)展各類型用地 的適應(yīng)度評價分值：其中，分別為第一個空間屬性小類、第二個空間屬 性小類、…、第m個空間屬性小類對距離隸屬函數(shù)ydls(Z)的隸屬度，ySP(Z)、A i7，(z) (z) 表示不同適應(yīng)度的隸屬函數(shù)，m為整數(shù)且m多1 ; 525 :第i小區(qū)在各個空間屬性大類因素下，依據(jù)各條模糊規(guī)則所計算的/~·(ζ?的最大 值即為發(fā)展各用地類型的適應(yīng)度評價分值，將該評價分值及各空間屬性大類相對各用地類 型的權(quán)重系數(shù)填入屬性評價表中； 526 :按照式（3)所示的公式，對步驟S26的結(jié)果進行計算，得到第i小區(qū)的各類型用地 的綜合評價表，所述綜合評價表中包括第i小區(qū)發(fā)展各用地類型的綜合評分值：其中，P為發(fā)展某用地類型的綜合評分值，r為空間屬性大類相對某用地類型的權(quán)重系 數(shù)，X為空間屬性大類因素下發(fā)展某用地類型的適應(yīng)度評價分值； 527 :根據(jù)所述綜合評價表中各用地類型的綜合評分值，按比例分配第i小區(qū)發(fā)展各類 型用地的面積； 其中，i為小區(qū)編號，I < i < η。7. 根據(jù)權(quán)利要求1或2或6所述的一種基于模糊規(guī)則運算的空間負荷預測方法，其特 征在于：步驟S3包括以下步驟： 531 :從統(tǒng)計部門獲得第一個預測年份的負荷密度初始值S0、負荷密度變化函數(shù)的系 數(shù)α和β在不同預測年份下的數(shù)值； 532 :對第一個預測年份，將第i小區(qū)發(fā)展各類型用地的面積乘以負荷密度變化函數(shù)， 對相乘結(jié)果進行積分，初始值取S0,系數(shù)α和β取第一個預測年份下對應(yīng)的值，并將積分 結(jié)果作為下一個預測年份的負荷密度的初始值； 533 :重復步驟S32,直到所有預測年份都計算完成，即得到第i小區(qū)的負荷變化情況， 進入步驟S21 ; 534 :將各小區(qū)的負荷增長情況進行累加，即可得出待預測區(qū)域的空間負荷預測結(jié)果。
【專利摘要】一種基于模糊規(guī)則運算的空間負荷預測方法，包括如下步驟：S1：獲取待預測區(qū)域的小區(qū)劃分信息、各類計算定義表、各小區(qū)空間數(shù)據(jù)、動態(tài)生成模糊規(guī)則表；S2：通過分別對各小區(qū)的小區(qū)空間數(shù)據(jù)模糊化、模糊推理及反模糊化計算對各小區(qū)進行模糊評價，得到各小區(qū)發(fā)展各類型用地的綜合評價表，并根據(jù)該綜合評價表按比例分配各小區(qū)發(fā)展各類型用地的面積；S3：根據(jù)各類型用地的負荷密度變化函數(shù)以及各小區(qū)發(fā)展各類型用地的面積，可得出該待測區(qū)域各小區(qū)的負荷增長情況，進而得出待預測區(qū)域的空間負荷預測結(jié)果，本發(fā)明將較為復雜的推理規(guī)則分為二級進行推理，減小了負荷預測的難度、降低了對精確數(shù)據(jù)的需求、更符合實際且通用性強。
【IPC分類】G06Q50/06, G06Q10/04
【公開號】CN105426988
【申請?zhí)枴緾N201510744650
【發(fā)明人】邱碧丹, 李燕燕, 陳靈根, 黃小鉥, 劉毅, 曾尚德
【申請人】國網(wǎng)福建省電力有限公司, 國家電網(wǎng)公司, 福建省電力有限公司泉州電力技能研究院
【公開日】2016年3月23日
【申請日】2015年11月5日