数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2013年
21期
124-129
,共6页
节能减排%人工神经网络%能源强度
節能減排%人工神經網絡%能源彊度
절능감배%인공신경망락%능원강도
energy-saving and emission-reduction%artificial neural network%energy intensity
研究了江苏能源系统碳排放演化及其相关控制.基于一类新型节能减排混沌系统,借助神经网络(ANN),利用江苏省统计数据,得到满足实际情况的江苏省节能减排系统的相关参数.对系统进行演化分析,得到一些与实际符合的分析结果.结果表明:全面开展节能减排比单纯加大对节能减排的资金投入在控制碳排放、降低能源强度方面的效果更好.尽早全面开展节能减排,使得碳排放的峰值早些达到,实际系统越容易控制,越容易达到控制碳排放、降低能源强度的目标.对比分析了江苏省与全国节能减排情况,江苏省的能源强度略低于全国平均水平.利用数值仿真来展示这些结果.
研究瞭江囌能源繫統碳排放縯化及其相關控製.基于一類新型節能減排混沌繫統,藉助神經網絡(ANN),利用江囌省統計數據,得到滿足實際情況的江囌省節能減排繫統的相關參數.對繫統進行縯化分析,得到一些與實際符閤的分析結果.結果錶明:全麵開展節能減排比單純加大對節能減排的資金投入在控製碳排放、降低能源彊度方麵的效果更好.儘早全麵開展節能減排,使得碳排放的峰值早些達到,實際繫統越容易控製,越容易達到控製碳排放、降低能源彊度的目標.對比分析瞭江囌省與全國節能減排情況,江囌省的能源彊度略低于全國平均水平.利用數值倣真來展示這些結果.
연구료강소능원계통탄배방연화급기상관공제.기우일류신형절능감배혼돈계통,차조신경망락(ANN),이용강소성통계수거,득도만족실제정황적강소성절능감배계통적상관삼수.대계통진행연화분석,득도일사여실제부합적분석결과.결과표명:전면개전절능감배비단순가대대절능감배적자금투입재공제탄배방、강저능원강도방면적효과경호.진조전면개전절능감배,사득탄배방적봉치조사체도,실제계통월용역공제,월용역체도공제탄배방、강저능원강도적목표.대비분석료강소성여전국절능감배정황,강소성적능원강도략저우전국평균수평.이용수치방진래전시저사결과.
