鱼群算法与神经网络结合的节能减排效果评价

【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。 【作者单位】： 华北电力大学经济管理学院;内蒙古电力(集团)有限责任公司;
【关键词】： 鱼群算法 BP神经网络 节能减排 综合评价
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(09MR39) 教育部人文社会科学研究规划项目(11YJA790181)
【分类号】：F206;F127;TP183
【正文快照】： “十二五”伊始,国家加大节能减排力度,各地区纷纷出台政策以保证实现节能减排目标。节能减排效果评价是检验节能减排措施效果的重要手段,与国家提出的节能减排目标密切相关。目前,国内外对于节能减排效果评价的研究尚处于起步阶段,其更多专注于评价体系的建立。王震等[1]运用

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