【摘 要】
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针对能源危机和环境污染问题,在多元回归模型的基础上,运用了主成分分析选择评估指标描述美国加州（CA）等四个州五十年来清洁能源发展情况、基于BP神经网络模型通过训练曲线拟合
【基金项目】
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国家自然科学基金（11601001）, 安徽省教育厅项目（2016ckjh007）
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针对能源危机和环境污染问题,在多元回归模型的基础上,运用了主成分分析选择评估指标描述美国加州（CA）等四个州五十年来清洁能源发展情况、基于BP神经网络模型通过训练曲线拟合预测短期趋势,综合运用了MATLAB、EXCEL及C＋＋等软件编程求解,预测了2025年到2050年每个州的能源概况并为形成一个专注于清洁能源使用量增加的现实新能源契约提供了合理建议.最后对组合预测模型进行了灵敏度分析,对推动国家在核能技术开发和管理方面的合作进行了横向和纵向的延伸.
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