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基于主成分分析和BP神经网络的能源供需安全研究 被引量:7

Study on Security of Energy Supply and Demand Based on Principal Component Analysis and BP Neural Network
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摘要 基于主成分分析法,运用Matlab7.0软件中的BP神经网络工具箱对1985~2007年我国的能源供需安全状况进行了训练及测试。测试结果表明,主成分分析与BP神经网络的结果较吻合,BP神经网络运用于能源安全领域可行、有效。同时,得出自1985年以来我国能源供需安全状况大体上逐年提高,从2005年开始大幅提高,但仍未摆脱较差的境地,未来前景不容乐观。 Based on principal component analysis,security of energy supply and demand situation during 1985~2007 years in China is trained and tested by BP neural network toolbox in Matlab7.0.Experimental results show that the result obtained by principal component analysis coincides with that of BP neural network,which indicates that the BP neural network is effective for application of the field of energy security.The security situation of energy supply and demand in China raises year by year since 1985 year while s...
出处 《水电能源科学》 北大核心 2010年第5期169-171,116,共4页 Water Resources and Power
基金 西北工业大学人文社科与管理振兴基金资助项目(RW200904)
关键词 主成分分析 BP神经网络 网络训练 能源 供需安全 principal component analysis BP neural networks network training energy demand and supply security
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