纺织服装企业节能减排潜力预测模型研究

发布时间：2021-11-19 10:03

　　作为传统支柱和重要民生产业的我国纺织服装行业,但仍处于高能耗、高排放的现状,产生了大量温室气体,排放污染物,对环境造成一定的污染。《纺织工业“十三五”发展规划》明确指出节能减排对发展低碳、绿色、循环纺织经济的重要性实现。目前,我国纺织服装行业大量的环境数据只停留在统计功能或能源效率计算上,缺少对数据的深层挖掘,未将数据转化为管理者所需要的对节能减排有重要作用的信息。基于以上行业现状,本文旨在应用数据挖掘技术,利用企业历史环境污染数据,建立预测模型,对未来的节能减排潜力进行预测。本文通过文献研究对节能减排潜力内涵进行界定,明确计算公式,将节能减排潜力拆分成能源消耗量、排放量、产量三个量化指标,通过不同的相关性分析筛选各指标的影响因素,建立四种单一预测模型:ARIMA模型、VAR模型、GM（1,1）模型、神经网络模型,选择其中误差小的方法进行模型组合研究节能减排潜力,并通过方法应用证明结论,最后计算节能减排潜力并分析。本文的主要结论如下:（1）给出了纺织服装企业的节能减排潜力的量化指标。界定了节能减排潜力的概念框架,并将产量节能量/产量节能率和产量减排量/产量减排率作为节能减排潜力的量化指... 

【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：100 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

014年重点行业废水排放情况

BP神经网络的拓扑结构

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
[1]广东省制造业全要素能源效率与节能潜力研究[D]. 徐心昊.深圳大学 2017
[2]内蒙古能源产业节能减排潜力的评价研究[D]. 吴迪.内蒙古大学 2016
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[5]纺织印染工业热定型（焙烘）工艺VOCs废气的分析研究[D]. 张莹玲.北京服装学院 2016
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[7]基于区间神经网络的钢铁企业能耗预测[D]. 陈亚强.东北大学 2014
[8]基于节能潜力的区域能源规划模型研究及应用[D]. 刘明浩.华北电力大学 2014
[9]钢铁工业园共生技术选择及其节能减排潜力[D]. 任翠萍.清华大学 2013
[10]基于人工神经网络的油田开发指标预测模型及算法研究[D]. 杨婷婷.东北石油大学 2013



本文编号：3504814