GA-SA模型预测中国能源需求

发布时间：2017-09-28 16:36

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【摘要】：为预测中国能源需求,本文提出了一种新的遗传算法(genetic algorithm)和模拟退火法(simulated annealing)混合方法,称为GA-SA,该方法能利用各自的优势,克服彼此之间的弱点.分析了GDP、人口、固定资产投资、能源效率、能源消费结构及居民生活水平六个主要能源影响因子后,使用1981至2012共32年间各因子及能源消费的观察数据,运用GA-SA方法优化非线性二次能源评估方程,得出了该方程的权重系数.结果显示,提出的方法和选取的能源因子构建的GA-SA模型预测的能源值与观察数据值及其接近,并与其它模型进行了比较,准确性上提高了至少两个数量级.运用提出的GA-SA模型预测了中国在2015和2020年时两种不同情景下的能源需求量,并提出了一些政策性建议.
【作者单位】： 西安科技大学能源学院;西安科技大学计算机学院;延安大学经济管理学院;西安科技大学管理学院;西安科技大学能源经济与管理研究中心;
【关键词】： 能源需求预测 GA-SA模型 能源影响因子
【基金】：国家自然科学基金(71273206,71273207) 陕西省教育厅科研计划项目资助(2013JK1140) 西安科技大学博士科研基金(2013QDJ033)
【分类号】：F426.2;TP18
【正文快照】： o引言作为世界上最大的能源消费国,中国的能源需求不仅直接影响着自身的能源安全,在全球能源市场上也占据举足轻重的地位.因此,准确预测中国未来能源需求,对能源合理规划,保障经济持续健康发展具有重要的现实意义.国内外学者及研究机构采用了许多技术手段来预测能源消费,如:经

【参考文献】

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本文编号：936973