【摘 要】
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为预测中国能源需求,本文提出了一种新的遗传算法(genetic algorithm)和模拟退火法(simulated annealing)混合方法,称为GA-SA,该方法能利用各自的优势,克服彼此之间的弱点.分
【机 构】
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西安科技大学能源学院,西安科技大学计算机学院,延安大学经济管理学院,西安科技大学管理学院,西安科技大学能源经济与管理研究中心,
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为预测中国能源需求,本文提出了一种新的遗传算法(genetic algorithm)和模拟退火法(simulated annealing)混合方法,称为GA-SA,该方法能利用各自的优势,克服彼此之间的弱点.分析了GDP、人口、固定资产投资、能源效率、能源消费结构及居民生活水平六个主要能源影响因子后,使用1981至2012共32年间各因子及能源消费的观察数据,运用GA-SA方法优化非线性二次能源评估方程,得出了该方程的权重系数.结果显示,提出的方法和选取的能源因子构建的GA-SA模型预测的能源值与观察数据值及其接近,并与其它模型进行了比较,准确性上提高了至少两个数量级.运用提出的GA-SA模型预测了中国在2015和2020年时两种不同情景下的能源需求量,并提出了一些政策性建议.
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