基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对传统园区综合能源需求量预测方法存在精准度低问题,提出新的基于模糊评价法的园区综合能源需求量预测方法研究.根据园区综合能源结构,分析综合能量来源.依据模糊评价法原理,确定因素集、评判集,通过模糊映射可诱导出模糊关系,得到模糊矩阵,按照最大隶属度,研究综合评判结果对园区综合能源需求量影响程度.确定影响因素指标,以此为数据样本,将非线性模型转换为特征空间的线性回归模型,处理需要辨识的参数,由此构建综合能源需求量预测模型.根据预测方案实现流程,完成园区综合能源需求量预测.以某工业园区为对象,进行实验分析,将多种传统方法与所提方法进行对比分析,结果显示所提方法预测精准度最高可达到98%,为园区规模设计奠定基础.
推荐文章
基于灰色GM(1,1)模型的河南省能源需求量预测
格兰杰因果关系模型
GM(1,1)模型
matlab
基于自助法的我国清洁能源需求预测
清洁能源
需求预测
生命回旋
自助法
加速遗传算法
基于支持向量机的旅游需求量预测模型
旅游需求量
预测模型
支持向量机
灰色模型
参数优化
基于云计算技术的城市就业需求量预测研究
城市就业
需求量预测
云计算技术
样本采集
样本建模
仿真实验
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于模糊评价法的园区综合能源需求量预测方法研究
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 模糊评价 园区 综合能源 需求量 预测
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 自动化应用
研究方向 页码范围 223-226
页数 4页 分类号 TP29
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.12.223
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (304)
共引文献  (105)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1971(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2008(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2009(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2010(15)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(15)
2011(16)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(16)
2012(19)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(19)
2013(23)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(23)
2014(33)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(33)
2015(44)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(44)
2016(45)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(45)
2017(41)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(35)
2018(18)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(13)
2019(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
模糊评价
园区
综合能源
需求量
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
出版文献量(篇)
9657
总下载数(次)
37
总被引数(次)
30777
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导