基于神经网络和仿生算法的区域经济能源消耗结构优化

发布时间：2021-02-20 05:11

　　为了进一步优化区域经济能源消耗结构,采用神经网络对区域能源消费总量进行预测,再根据预测结果及仿生算法来进行结构优化。首先,结合2002—2016年度的能源消耗及GDP等相关数据,建立神经网络预测模型,预测了后续年度的区域能源消耗总量;其次,结合年鉴数据及国家能源消耗相关政策,进行仿生算法的能源消耗结构优化,确定能源消耗比例;最后,以京津冀地区为例进行实例仿真,结果表明,预测精度较高且能有效地为能源结构方案的制定提供数据支持。 

【文章来源】：长春大学学报. 2020,30(09)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

能源结构分布

【参考文献】：
期刊论文
[1]城市能源消耗与环境污染的实证分析——以广东省为例[J]. 万媛媛.  能源与节能. 2019(08)
[2]京津冀地区物流行业碳排放差异分析[J]. 张金良,李超.  华北电力大学学报(社会科学版). 2019(01)
[3]能源产业投资依赖性与西部地区经济增长关系研究——基于空间面板杜宾模型的实证分析[J]. 王思博,陈彦博.  生态经济. 2018(03)



本文编号：3042277