能源经济与环境系统建模：软计算方法及应用
出版时间：2014年版
内容简介
　　《能源经济与环境系统建模：软计算方法及应用》针对能源与环境（碳排放）系统的复杂性，充分利用软计算相关技术在处理非均匀性、非线性、不确性和不确定等方面的能力，主要研究了国一次能源预测pso-ga-ede模型的建立、煤炭生产-环境污染量的ga-sd仿真模型的建立、国省际区域碳排放pso-fcm聚类以及碳减排的pso-fcm-shapley目标分解方法等问题。
目录
前言
目录
1 绪论
1.1 能源经济与环境系统
1.2 能源经济与环境系统建模
1.3 基于软计算的能源经济与环境系统建模
1.4 研究目的和研究内容
2 能源需求PSO-GA预测模型
2.1 引言
2.2 文献综述
2.3 遗传算法与粒子群算法
2.4 一种改进的PSO-GA算法
2.5 能源需求影响因素及通径分析
2.6 PSO-GA-EDE模型应用
2.7 能源需求情景设置与预测
2.8 本章主要结论
3 煤炭生产环境污染量GA-SD预测模型
3.1 引言
3.2 系统动力学仿真模型
3.3 煤矿矿区节能减排系统动力学建模与仿真
3.4 煤炭生产环境污染量GA-SD预测模型
3.5 本章主要结论
4 基于MPSO-RBF网络的电力需求预测研究
4.1 引言
4.2 影响电力需求的主要因素及预测模型
4.3 RBF预测模型和学习算法
4.4 一种基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法
4.5 基于MPSO-RBF的电力需求预测
4.6 本章主要结论
5 基于回归支持向量机的煤炭需求预测
5.1 引言
5.2 文献综述
5.3 支持向量机
5.4 煤炭需求的支持向量回归机预测模型
5.5 本章主要结论
6 基于PSO-FCM的区域能源碳排放聚类分析
6.1 引言
6.2 PSO-FCM聚类方法
6.3 碳排放量计算与数据
6.4 聚类结果与分析
6.5 结论与政策建议
7 基于FCM-Shapley分解的碳减排目标的区域分解
7.1 引言
7.2 碳强度排放及影响因素
7.3 碳强度目标FCM-Shapley分解
7.4 结果与分析
7.5 本章主要结论与启示
8 结论与展望
8.1 研究的主要结论
8.2 研究展望
参考文献