基于灰色系统神经网络的中国低碳能源供需形势分析

发布时间：2017-09-24 01:29

  本文关键词：基于灰色系统神经网络的中国低碳能源供需形势分析

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【摘要】：利用灰关联理论分析低碳能源的供需关系,通过构建GM(1,1)模型对中国低碳能源的供需形势进行分析和预测,并运用BP神经网络对低碳能源的需求量进行进一步的对比预测。研究表明,水电的生产量与消费量的关系最为密切,其次是核电,可再生能源的生产量与消费量的关系相对较弱;核电和水电的供需影响因子构建的GM(1,1)模型与可再生能源相比较为稳定,BP神经网络的预测值要略低于灰色系统的预测值;核电、水电、可再生能源的生产量和消费量都将呈现增长的趋势,核电的消费量要略高于其生产量,这种局面将在2025年得到扭转,水电的生产量和消费量将在未来一段时间稳定、持续增长,可再生能源的消费量将高于其生产量,并且随着时间的推进,这种差距会扩大。
【作者单位】： 东北师范大学商学院;东北师范大学社会学院;吉林大学东北亚研究院;
【关键词】： 低碳能源 能源供需 灰色系统 BP神经网络
【基金】：教育部人文社会科学研究规划基金项目(15YJAZH107)
【分类号】：TP183;F426.2
【正文快照】： 1引言传统化石燃料的燃烧在给人类带来能源并创造了工业文明的同时,也使得生态和环境问题日益严峻。我国的“十三五”规划指出,“建立绿色低碳循环发展产业体系,推动低碳循环发展,推进能源革命,加快能源技术创新,建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系”。由于我国资源禀赋和

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本文编号：908594