發(fā)布時(shí)間：2017-09-01 21:51

  本文關(guān)鍵詞：基于PCA數(shù)據(jù)降維和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能源審計(jì)對(duì)標(biāo)評(píng)價(jià)方法的研究

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【摘要】：隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,資源的約束越來越突出,在這種情況下,為了保證經(jīng)濟(jì)“又好又快”的發(fā)展,我們國(guó)家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)要面臨轉(zhuǎn)型,即從過去那種“高投入、高能耗、高污染、低產(chǎn)出”的模式向“低投入、低能耗、低污染、高產(chǎn)出”轉(zhuǎn)變。但,目前我國(guó)仍然沿襲了以消耗大量資源為特征的傳統(tǒng)發(fā)展模式,導(dǎo)致能源浪費(fèi)現(xiàn)象十分嚴(yán)重。這不僅不利于企業(yè)績(jī)效的提高和企業(yè)的發(fā)展,而且破壞了環(huán)境,影響了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。 世界各國(guó)普遍采用能耗評(píng)價(jià)體系來評(píng)價(jià)企業(yè)能耗水平,但現(xiàn)行企業(yè)能耗評(píng)價(jià)體系在指標(biāo)設(shè)定上著重經(jīng)濟(jì)指標(biāo),對(duì)于環(huán)保指標(biāo)設(shè)置的不夠全面,且指標(biāo)冗余性較大,不利于企業(yè)能源審計(jì)方法的推廣,這將導(dǎo)致能源審計(jì)對(duì)國(guó)家能源與環(huán)境可持續(xù)性發(fā)展的導(dǎo)向性變差。因此,加強(qiáng)現(xiàn)有能源審計(jì)體系的環(huán)保指標(biāo),優(yōu)化指標(biāo)體系的內(nèi)部結(jié)構(gòu),并發(fā)展新的能源審計(jì)工具,對(duì)推進(jìn)和加快能源審計(jì)方法在企業(yè)的應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 本文以現(xiàn)有企業(yè)能源審計(jì)評(píng)價(jià)體系和國(guó)家可持續(xù)發(fā)展的最新戰(zhàn)略部署為基礎(chǔ),結(jié)合筆者多年從事能源審計(jì)工作的切身經(jīng)驗(yàn),從體系指標(biāo)在使用中存在的問題出發(fā),提出了以下改進(jìn)： 1)為降低現(xiàn)行能源審計(jì)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)冗余度,提出用PCA主成分分析的方法降低數(shù)據(jù)維度,所處理得到的主元保留了原數(shù)據(jù)的絕大部分特征,降低了能源審計(jì)數(shù)據(jù)處理的難度。 2)根據(jù)國(guó)家政策和對(duì)標(biāo)管理理念,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能能源審計(jì)方法,并對(duì)6家鋼鐵企業(yè)的同年能源審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了應(yīng)用。結(jié)果表明,該模型能夠達(dá)到較好的模式識(shí)別效果,能有效降低企業(yè)對(duì)能源審計(jì)機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)依賴性。 3)為了全面監(jiān)督企業(yè)低碳化耗能的水平,引入了能源審計(jì)新指標(biāo)-對(duì)標(biāo)低碳系數(shù),并對(duì)企業(yè)對(duì)標(biāo)低碳系數(shù)進(jìn)行了分級(jí)。 本文的研究成果為完善能源審計(jì)體系和審計(jì)數(shù)據(jù)分析提供了新的思路。
【關(guān)鍵詞】：能源審計(jì) 指標(biāo)體系 評(píng)價(jià)體系 PCA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：F239.6;F206;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 選題背景9-10
• 1.2 問題的提出及研究意義10-11
• 1.2.1 能源審計(jì)系統(tǒng)存在的問題10-11
• 1.2.2 研究意義11
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及研究思路11-13
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容11-12
• 1.3.2 研究思路12-13
• 第二章 能源審計(jì)綜述13-22
• 2.1 能源審計(jì)理論13-17
• 2.1.1 能源審計(jì)概念13-14
• 2.1.2 能源審計(jì)內(nèi)容14
• 2.1.3 能源審計(jì)的作用14-15
• 2.1.4 能源審計(jì)的形式15-17
• 2.2 國(guó)外能源審計(jì)概況17-18
• 2.3 國(guó)內(nèi)能源審計(jì)的發(fā)展18-20
• 2.3.1 千家企業(yè)節(jié)能目標(biāo)責(zé)任評(píng)價(jià)體系19-20
• 2.3.2 特定行業(yè)能源評(píng)價(jià)體系20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第三章 數(shù)據(jù)的PCA數(shù)據(jù)降維方法22-32
• 3.1 PCA理論22-25
• 3.1.1 PCA思想22-23
• 3.1.2 主成份性質(zhì)23-24
• 3.1.3 PCA計(jì)算步驟24-25
• 3.2 PCA在能源審計(jì)領(lǐng)域的可行性分析25-30
• 3.2.1 能源審計(jì)數(shù)據(jù)噪聲和指標(biāo)冗余25-29
• 3.2.2 PCA數(shù)據(jù)降維對(duì)標(biāo)29-30
• 3.3 審計(jì)數(shù)據(jù)降維對(duì)標(biāo)的性能評(píng)價(jià)30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能能源審計(jì)方法及應(yīng)用32-49
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論32-36
• 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理32-35
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用35-36
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能源審計(jì)方法36-40
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36-37
• 4.2.2 基于PCA的特征向量提取37-39
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能源審計(jì)方法建模39-40
• 4.3 鋼鐵廠能耗分析應(yīng)用實(shí)例40-47
• 4.3.1 PCA主元分析應(yīng)用41-43
• 4.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能源審計(jì)模型43-47
• 4.4 智能審計(jì)模型的優(yōu)勢(shì)47-48
• 4.5 小結(jié)48-49
• 第五章 能源審計(jì)新指標(biāo):對(duì)標(biāo)低碳系數(shù)49-60
• 5.1 當(dāng)前能源審計(jì)發(fā)展趨勢(shì)49-52
• 5.1.1 耗能行業(yè)能效對(duì)標(biāo)管理49-50
• 5.1.2 標(biāo)桿選定與能效潛力指數(shù)50-51
• 5.1.3 低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式51-52
• 5.2 對(duì)標(biāo)低碳系數(shù)作為能源審計(jì)新指標(biāo)的必要性及其內(nèi)涵52-54
• 5.2.1 必要性52-53
• 5.2.2 內(nèi)涵53-54
• 5.3 對(duì)標(biāo)低碳系數(shù)的計(jì)算方法54-57
• 5.4 對(duì)標(biāo)低碳系數(shù)等級(jí)劃分57-58
• 5.5 案例解析58-59
• 5.6 本章小結(jié)59-60
• 第六章 總結(jié)60-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 攻讀學(xué)位期間主要研究成果67
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的審計(jì)項(xiàng)目67-68
• 致謝68

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：774555