共查询到10条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
2.
3.
工业能源消费对环境质量影响的灰色关联分析——以湘潭市为例 总被引:2,自引:0,他引:2
能源消费引起了严重的环境污染,降低了环境质量,影响了经济发展.将灰色关联分析引入到湘潭市的能源消费和环境质量关系研究中,利用统计数据进行定量分析,探索现有能源消费结构和其环境影响的内在灰色关联,确定各种能源消费对湘潭市环境质量的不同影响程度,为调整能源消费结构、最小化环境压力、改善环境质量提供科学依据. 相似文献
4.
以西宁市供水量各规划水平年值为基础,在分析原始数据序列的基础上,进行供水量的预测模型研究。提出两种供水量预测方法,即一元线性回归模型及灰色预测模型,并分别进行了实例计算与分析,同时与西宁市规划部门供水量预测值进行了比较。研究结果表明,灰色预测模型较一元线性回归模型为优,可作为西宁市规划水平年的供水量预测模型 相似文献
5.
针对目前我国能源消费量预测中变量选取单一、预测误差较大等问题,结合我国能源消费实际情况,引入GDP、人口、煤炭消费量、通货膨胀率建立了我国能源消费量预测的多元回归模型.利用该模型对1985-2010年能源消费量进行拟合,拟合效果较好;利用该模型对2011-2013年能源消费量进行实际预测,最大误差为1.708%,平均误差为1.3269%,最小误差仅为0.6748%,预测精度较高,为我国能源消费量预测提供一种新的途径. 相似文献
6.
7.
介绍了如何在国家级生态示范区的可持续发展评估中运用灰色系统理论构建定量评估系统模型,并给出了关系型指标表、量纲模型、多元灰色预测模型和发展系数模型以及应用实例.根据该评估系统模型所开发的灰色评估系统由数学模型、计算机软件和硬件组成,可自动完成量纲统一、指标预测、相关分析、综合评估和趋势图表的运算和输出. 相似文献
8.
为了提高传统BP神经网络瓦斯涌出量预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络和Adaboost算法相结合,提出了一种BP-Adaboost强预测器模型.将该模型用于实际瓦斯涌出量预测,并进行了40次仿真实验.结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,且收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际工程需要,为瓦斯涌出量预测提供了一种新的途径. 相似文献
9.
10.
为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Ada-boost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型.结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测.结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据. 相似文献