基于遗传算法的中国清洁能源需求Logistic预测模型

【摘要】：通过分析中国历年能源需求量变化规律,得出序列近10 a增长趋势与以往明显不同。为准确描述能源需求增长趋势,用整体序列和近10 a序列分别建立Logistic模型,再将两者耦合,并运用遗传算法优化模型参数,由此建立基于遗传算法的能源需求Logistic中长期预测模型。运用该模型对中国2020年能源需求量进行预测,并构建未来社会经济发展情景,结合碳减排目标推求清洁能源需求量,由此建立基于遗传算法的清洁能源Logistic中长期预测模型,并对中国2020年清洁能源需求量进行预测分析。结果表明,该模型物理概念明确,思路清晰,预测结果与中国能源规划目标相符,具有一定的合理性。 【作者单位】： 合肥工业大学土木与水利工程学院;北京理工大学管理与经济学院;
【关键词】： 清洁能源需求 可持续发展 中长期预测 Logistic模型 遗传算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70941032,70733005)
【分类号】：TK011
【正文快照】： 应对能源短缺和气候变化问题,绿色和平组织发布的《能源革命———中国可持续能源展望》报告指出,中国要在保持经济持续增长的同时减少碳排放、减缓气候变化,应大力发展清洁能源、提高能效[1]。在2009年哥本哈根世界气候变化大会上,中国承诺到2020年中国单位GDP二氧化碳排放比

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