鱼群算法与神经网络结合的节能减排效果评价

• 作者: 刘达 徐琳茜 杨淑霞 路石俊 韩奇
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 鱼群算法 BP神经网络 节能减排 综合评价
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 能源工程·交通运输工程·环境工程
• 页码范围: 1538-1544
• 分类号: X196
• 字数: 4945字
• 语种: 中文

摘要

从污染物减排率、单位工业增加值减排量、治理工业污染投资总额、GDP相关指标、能耗下降率5个方面建立节能减排效果评价指标体系,分析BP神经网络与鱼群算法结合的可行性,探讨鱼群算法优化神经网络的步骤.最后对7个地区2006～2009年节能减排效果评价指标,在专家打分测评的基础上,运用神经网络及鱼群算法优化神经网络方法进行节能减排效果评价.研究结果表明:在收敛过程中,运用神经网络所得实际输出值与专家评分的误差长时间停留在0.7左右,而运用鱼群算法优化神经网络方法能够以较大的斜率快速收敛到期望误差；在误差为0.001时,前者经过202次训练后能够达到目标,而后者只需要75次训练就能达到目标,这表明鱼群算法优化神经网络具有准确、快捷、简易等优点,此方法用于节能减排效果评价行之有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐琳茜	华北电力大学经济管理学院	9	44	4.0	6.0
2	刘达	华北电力大学经济管理学院	40	735	17.0	25.0
3	韩奇	华北电力大学经济管理学院	14	42	3.0	6.0
4	杨淑霞	华北电力大学经济管理学院	32	680	12.0	26.0