国家自然科学基金(70941032)
- 作品数：4 被引量：28H指数：3
- 相关作者：金菊良魏一鸣周玉良汪哲荪蒋尚明更多>>
- 相关机构：合肥工业大学北京理工大学更多>>
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- 相关领域：水利工程动力工程及工程热物理经济管理更多>>
- 基于自助法的中国水电能资源开发利用Logistic预测被引量：7
- 2010年
- 基于近20 a中国水电装机容量序列,采用加速遗传算法构建了Logistic预测模型,并运用自助法对Logistic预测模型的误差进行重抽样,提出了基于自助法的中国水电能资源开发利用Logistic预测模型(BLP-HPU),预测了2015、2020年中国水电能资源开发利用预测值的置信区间。实例结果表明,该模型物理概念清晰、计算简便、预测精度高,在风能等可再生能源资源开发利用预测中具有推广应用价值。
- 汪哲荪金菊良魏一鸣周玉良杨希凡
- 关键词：自助法LOGISTICBOOTSTRAPRESOURCES水电加速遗传算法
- 基于自忆性原理和EMD的中国清洁能源需求组合预测
- 2010年
- 以中国历年能源消费量为基础,分别建立灰色自忆性预测模型和数据机理自忆性预测模型;利用经验模态分解方法分析中国能源消费增长率在经济、人口、城市化下的变化情况,并建立基于经验模态分解的BP神经网络预测模型;通过遗传算法构建能源需求总量组合预测模型,求得中国清洁能源需求总量.研究结果表明:组合预测能够充分利用多个模型的丰富信息,提高预测的准确性;2020年中国清洁能源需求量将达到5.02×108～8.26×108 tce,应优先开发清洁能源.
- 汪哲荪袁潇晨魏一鸣金菊良焦建玲
- 关键词：EMD能源需求量CLEAN神经网络预测模型经验模态分解方法能源消费量
- 基于遗传算法的中国清洁能源需求Logistic预测模型被引量：12
- 2010年
- 通过分析中国历年能源需求量变化规律,得出序列近10 a增长趋势与以往明显不同。为准确描述能源需求增长趋势,用整体序列和近10 a序列分别建立Logistic模型,再将两者耦合,并运用遗传算法优化模型参数,由此建立基于遗传算法的能源需求Logistic中长期预测模型。运用该模型对中国2020年能源需求量进行预测,并构建未来社会经济发展情景,结合碳减排目标推求清洁能源需求量,由此建立基于遗传算法的清洁能源Logistic中长期预测模型,并对中国2020年清洁能源需求量进行预测分析。结果表明,该模型物理概念明确,思路清晰,预测结果与中国能源规划目标相符,具有一定的合理性。
- 付娟金菊良魏一鸣蒋尚明
- 关键词：基于遗传算法能源需求量GENETICREQUIREMENT遗传算法优化物理概念
- 基于模糊层次分析法的中国水能开发利用潜力评价被引量：9
- 2010年
- 以31个省级行政区为例,根据水能开发利用对象与条件的协调性,采用乘法加权综合评价方法,构建了基于模糊层次分析法的中国水能开发利用潜力评价模型。应用结果表明,该方法可对水能开发利用潜力进行整体宏观定量评价和分类排序,并可得出水能蕴藏量和环境、地形、经济条件是影响水能开发利用潜力的重要因素,对合理评价水能开发利用潜力及制定水能开发利用战略、发展低碳经济、继续深入实施西部大开发战略和可持续发展具有重要意义。
- 沈时兴刘航金菊良周玉良
- 关键词：省级行政区模糊层次分析法西部大开发可持续发展
