為了進(jìn)一步優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)能源消耗結(jié)構(gòu),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域能源消費(fèi)總量進(jìn)行預(yù)測,再根據(jù)預(yù)測結(jié)果及仿生算法來進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。首先,結(jié)合2002—2016年度的能源消耗及GDP等相關(guān)數(shù)據(jù),建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,預(yù)測了后續(xù)年度的區(qū)域能源消耗總量;其次,結(jié)合年鑒數(shù)據(jù)及國家能源消耗相關(guān)政策,進(jìn)行仿生算法的能源消耗結(jié)構(gòu)優(yōu)化,確定能源消耗比例;最后,以京津冀地區(qū)為例進(jìn)行實(shí)例仿真,結(jié)果表明,預(yù)測精度較高且能有效地為能源結(jié)構(gòu)方案的制定提供數(shù)據(jù)支持。 

【文章來源】：長春大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,30(09)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

能源結(jié)構(gòu)分布

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3042277