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能源供给小于能源需求是中国经济发展面临一个长期难题。安全的能源供给体系,是中国经济健康持续发展的重要保证。煤炭为主的能源供给结构。需要优化和调整。用财政税收政策鼓励企业降低能源消耗,建立能源储备体系,组建国家能源部,可以很好的防止中国能源供给失灵,确保国家能源供给安全。 相似文献
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东北地区资源环境安全评价 总被引：8，自引：0，他引：8
作为我国资源开发的重要场所，资源环境安全问题是东北地区21世纪可持续发展面临的关键问题。本文采用国家资源环境安全要素综合评价方法，选取水资源、耕地资源、矿产资源、森林资源和能源5类指标，分析了东北地区资源环境本底特征、人地关系演进状态以及发展趋势。结论是：东北地区自然资源禀赋条件较好，资源环境基础优于全国均值水平60％以上，未来开发潜力主要体现在能源、森林资源和耕地资源3个方面，然而，欲开发上述资源潜力则须考虑到与水资源供给潜力的平衡；能源（石油）资源开发潜力和耕地质量的下降将对地区持续发展造成重大影响；人地关系演进系数由20世纪50年代初期的0.043增长到本世纪2000年的0.166，人地关系演进趋于紧张。因此，水资源的空间重组、能源开发的接续和耕地质量的改善应成为未来东北地区资源持续开发的核心任务。为有效解决当地社会经济与资源的协调问题，应采取合理配置和利用水资源、加强对黑土资源的保护、转变能源资源供给方式、调整林业产业结构等措施对地区发展政策做出相应调整。 相似文献
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[目的/意义]在数字经济背景下,数据资源通过网络平台交易实现价值转化与增值。作为一种非标准化的新兴商品,数据资源具有成本模糊、类型多样、不确定性高等典型特征,传统价值评估理论难以对其价值进行准确衡量。[方法/过程]对此,文章提出了AGA-BP神经网络的数据资源价值评估模型,该模型充分考虑了诸多影响因素与数据资源价值的非线性关系,通过自适应遗传算法(AGA)优化传统BP神经网络提升价值评估的精度,解决BP神经网络极易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题。以此方法为基础,收集武汉东湖大数据交易中心的244条数据资源交易信息进行实证检验。[结果/结论]研究结果表明:基于AGA-BP神经网络的数据资源价值评估方法相比于GA-BP神经网络和BP神经网络性能提升明显;该方法在仿真能力、误差水平、拟合数据能力等方面表现出突出优势,具有更好的价值评估仿真效果。该方法在减少数据交易平台买卖双方交易成本,完善数据交易平台的定价机制和策略方面具有较强的指导意义。 相似文献
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本文在MATLAB/SIMULINK环境下实现了使用C语言编写的BPPID控制器。通过结合BP神经网络和PID控制方法,充分利用了BP神经网络具有逼近任意连续非线性函数的能力,比较适合被控系统比较复杂或不确定度情况下。文中采用了3-3-3解构的三层BP神经网络和增量式PID算法。在对仿真目标进行跟踪时取得了较好的结果,同时使用C语言的实现方式也更贴近实际应用。 相似文献
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煤炭是我国能源安全的保障和压舱石,为了保障我国能源安全的高质量发展,党和国家大力支持煤炭行业的创新发展。文章系统总结了我国在煤炭资源勘探技术、煤与瓦斯共采理论和技术、典型动力灾害风险判识和监控预警技术、综合采掘和智能开采技术与成套装备、煤炭高效清洁利用和煤基清洁能源高效转化技术、煤与新能源多能协同技术6个方面的创新成就,深入分析了目前我国在深部煤炭安全开采、煤矿智能化安全开采、环境安全、粉尘防控与职业健康、煤与共伴生资源单独开采的矛盾、煤炭清洁高效利用关键技术6个方面面临的挑战。基于高质量发展过程中面临的挑战,详细阐明了我国在煤炭智能化绿色安全开采理论与技术、环境安全防护与职业健康理论与技术、煤及共伴生资源精准协同开发理论与技术、煤炭清洁高效利用和碳中和科学发展理论与技术4个方面的未来创新发展方向。以面临的挑战和未来创新发展方向为抓手,深入开展基础理论研究和关键技术攻关,实现煤炭智能安全精准开采和清洁高效利用,助力我国主体能源科技的创新发展。 相似文献
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在城市化的加速发展时期,资源环境对城市化的约束作用日益显现,主要表现为资源环境安全问题。通过研究发现:资源环境对江西省城市化进程的约束主要表现为能源与矿产资源存量、水资源供给、环境排放容量等四个方面。基于此分析,本文从城市化发展模式、资源管理体制、资源替代战略、城市体系规划和推进新型工业化战略角度出发提出了该省在资源环境约束下的城市化协调发展路径及政策建议。 相似文献
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文章指出了BP神经网络存在的问题,选择了一个具体的目标函数,利用Matlab的神经网络工具箱进行系统仿真,通过改变系统的隐层神经元数目、训练函数和激励函数,分别比较了系统在模型发生改变后在实现函数逼近性能方面的差异,并提出了要使BP神经网络在函数逼近方面具有良好的性能,在隐层神经元数目、训练函数以及传递（激励）函数三个方面需要注意的问题。 相似文献
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基于BP神经网络的江苏省秸秆资源量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
农作物秸秆是地球上第一大可再生资源,为能更好的合理开发利用农作物秸秆资源,缓解日益突出的资源短缺、环境污染与经济发展的矛盾,对其进行预测研究是非常之必要的。本文系统分析了江苏省秸秆资源现状及其资源量变化趋势影响因素,并以1990年-2008年历史数据和2009年农作物秸秆资源普查数据为基础,选取理论资源量、人均资源量和单位播种面积资源量为预测评价指标,基于BP神经网络（BP—ANN）对江苏省农作物秸秆资源的评价指标发展趋势进行预测。结果表明：建立的BP神经网络预测模型的相对误差基本在5％的范围内,平均相对误差在2％左右,预测结果与实际有较高的拟合度,且对数据具有较好的适应能力。在未来5年内,江苏省秸秆理论资源量呈平穗发展趋势;而人均资源量和单位播种面积资源量呈下降趋势,前者较后者下降幅度大。预测结果与当地发展规划趋势相一致,该方法具有很强的实际应用价值。本文最后针对江苏省实际,提出了农作物秸秆资源开发利用相关建议。 相似文献
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基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测 总被引：7，自引：2，他引：5
以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理. 相似文献
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为克服传统方法的局限性，本文尝试以企业竞争情报内容和情报搜集活动过程作为情报搜集成本分析的基础，在此基础上引入BP神经网络进行预测，并用部分样本数据验证对比了线性回归分析法和BP神经网络的预测结果。验证结果表明，BP神经网络预测模型用于情报搜集成本的预测具有较高的预测精度。 相似文献
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从资源匹配视角构建战略性新兴产业人力资源需求数量预测指标体系,运用灰色关联度分析筛选关键指标;运用灰色理论、神经网络和集成学习,构建GBP-Bagging网络模型,对山西省2015-2020年战略性新兴产业人力资源需求数量进行预测。结果表明：“十三五”期间,山西省战略性新兴产业人力资源需求数稳步增长;GBP-Bagging网络模型有效克服了单个BP神经网络在小规模数据集上的局限性,获得了比BP神经网络和灰色预测模型更为准确的预测结果;为应对产业人力资源需求增长所带来的压力,山西省应当加大人才培养力度,健全人才引进机制,在增加人才数量的同时,把控人才质量关,加强与周边地区的人才交流与沟通。 相似文献
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企业的信用风险评级是金融领域的一个重要问题,采用BP神经网络来研究上市公司的信用风险评价问题。首先构建了上市公司信用评价的财务指标体系,然后根据3个不同的隐层结点,生成3种不同的神经网络模型。设计7种不同的学习一验证比例,选取了不同行业上市公司的财务数据,利用MATLAB中的神经网络工具箱编程进行实证分析在哪种模型和学习一验证比例下能够更好的对企业进行信用风险评价。 相似文献
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基于突破性创新的特征,借鉴传统创新绩效评价模式,从资源投入、技术产出、产品性能、过程管理、商业价值和社会价值等6个维度构建企业突破性创新绩效评价指标体系,并利用BP神经网络原理建立了企业突破性创新绩效评价模型。通过对样本企业的突破性创新绩效评价进行模型训练和仿真验证,结果表明该评价方法可信度高,模型具有较好的泛化能力。 相似文献
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锅炉管壁超温现象的存在严重影响了锅炉的安全及可靠性。在对BP神经网络简介的基础上,详细研究了基于BP的锅炉管壁温度预测的数字模型,并通过应用样本的获取,分析BP神经网络在锅炉管壁温度预测方面的设计、不足及具体的参数选择,从而降低了火力发电厂锅炉管壁超温情况的发生,延长了锅炉的使用寿命。 相似文献