【摘要】：區(qū)域能源安全預(yù)警研究對(duì)于解決中國(guó)現(xiàn)階段區(qū)域能源安全突發(fā)事件頻現(xiàn)問(wèn)題,保障區(qū)域經(jīng)濟(jì)與區(qū)域安全協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文以區(qū)域能源安全外生警源為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)區(qū)域能源安全事件案例收集及整理,構(gòu)建了能源安全外生警源預(yù)警指標(biāo)和數(shù)據(jù)集。融合模糊積分(Fuzzy Integral)、遺傳算法(Genetic Algorithm)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)等方法的基本原理,設(shè)計(jì)了區(qū)域能源安全外生警源分級(jí)預(yù)警的FI-GA-NN模型,該模型首先利用模糊積分方法評(píng)估出區(qū)域能源安全外生警源樣本分級(jí)預(yù)警的期望值,然后利用訓(xùn)練樣本對(duì)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,最后對(duì)外生警源測(cè)試樣本進(jìn)行分級(jí)預(yù)警。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明:(1)利用FI-GA-NN模型對(duì)外生警源訓(xùn)練樣本(1999-2006年)進(jìn)行擬合訓(xùn)練,模型收斂速度快,訓(xùn)練到第717步時(shí),模型誤差平方和小于期望值。經(jīng)過(guò)大約60代的搜索后模型的擬合度趨于穩(wěn)定,模型訓(xùn)練的實(shí)際輸出值與期望輸出值較接近;(2)利用FI-GA-NN模型對(duì)能源安全外生警源測(cè)試樣本(2007-2015年)進(jìn)行分級(jí)預(yù)警,預(yù)警準(zhǔn)確率較高,能有效提高區(qū)域能源安全外生警源預(yù)警的正確性,降低預(yù)警風(fēng)險(xiǎn),模型體現(xiàn)出了較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:The study of regional energy security early warning is of great practical significance in solving the problem of the frequency of regional energy security emergencies and ensuring the coordinated development of regional economy and regional security. This paper takes the regional energy security exogenous warning source as the research object and constructs the early warning index and data set of the energy security exogenous alarm source by collecting and sorting out the regional energy security incident cases. Based on the basic principles of fuzzy integral (Fuzzy Integral), genetic algorithm (Genetic Algorithm) and neural network (Neural Network), the FI-GA-NN model of regional energy security exogenous alarm is designed. The model firstly uses fuzzy integral method to evaluate the expectation value of regional energy security exogenous warning source samples, then uses training samples to train genetic neural network, and finally uses external source test samples to carry out classification early warning. The experimental results show that: (1) the model convergence rate is fast and the square sum of the model error is less than the expected value when the training sample of FI-GA-NN model is used for the training of external sources (1999-2006). After about 60 generations of searching, the fitting degree of the model tends to be stable, and the actual output value of the model training is close to the expected output value. (2) using the FI-GA-NN model to grade the energy security exogenous alarm source test samples (2007-2015), the warning accuracy is high. It can effectively improve the correctness of regional energy security exogenous warning and reduce the risk of early warning. The model reflects a strong application value.
【作者單位】： 重慶理工大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71301181) 重慶市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(2015YBSH051) 重慶市教委人文社科項(xiàng)目(15SKG134)
【分類號(hào)】：F224;F426.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2254426