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题名基于ABA-ESA的中国煤炭需求预测模型
被引量：5
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作者
邹绍辉
丁治立
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机构
西安科技大学管理学院
西安科技大学能源经济与管理研究中心
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出处
《中国煤炭》
2018年第7期9-14,20,共7页
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基金
国家自然科学基金(71273207)
陕西省科学技术研究发展计划项目(2011kjxx54)
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文摘
精准预测未来煤炭需求量对能源政策的制定和产业结构的调整具有显著的积极意义。使用一种新的混合优化算法即基于指数退火的自适应蝙蝠算法(ABA-ESA算法),该算法不仅继承了蝙蝠算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,而且加强了算法在局部的搜索能力,加快了总体收敛速度。选取经济增长、城镇化进程和能源结构作为ABA-ESA的输入因子,使用1981-2015年共35年间各因子及煤炭消耗量作为观察数据,建立二次方程形式的煤炭需求预测模型,并将建立的模型与其他模型进行比较,发现该预测模型在准确性能上有很大的优势。预测结果表明,2020年和2030年我国煤炭需求量分别为30.01亿t标准煤和44.41亿t标准煤。
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关键词
煤炭需求
通径分析
ABA-esa算法
ARIMA模型
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Keywords
coal demand
path analysis
ABA-esa algorithm
ARIMA model
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分类号
TD-9
[矿业工程]
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题名竞选算法的参数设计与性能研究
被引量：7
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作者
贺春华
张湘伟
吕文阁
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机构
广东工业大学材料与能源学院
广东工业大学机电工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期201-203,209,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50775044)
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文摘
提出采用在线性能评估准则和离线性能评估准则评价竞选算法用于数值优化问题时的性能。通过对标准测试函数的数值优化实验,分析竞选算法的参数对算法在线性能和离线性能的影响,为竞选算法实际应用时的参数选择提供依据。实验结果表明,通过控制参数的改变,可有效改善竞选算法的在线性能和离线性能。
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关键词
竞选算法
性能评价
在线性能
离线性能
函数优化
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Keywords
election-survey algorithm（esa）
performance evaluation
on-line performance
off-line performance
function optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名具有邻域搜索机制的爆炸搜索算法
被引量：4
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作者
曹炬
侯学卿
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机构
华中科技大学数学与统计学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期183-184,187,共3页
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文摘
受烟花(炸弹)爆炸的启发,提出一种新型的智能优化算法——爆炸搜索算法(ESA)。该算法引入邻域搜索的思想,包含3个重要算子:爆炸搜索算子,迁移算子,变异算子,具有较大的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好。对benchmark函数集进行仿真并与CPSO等算法进行比较,实验结果证实了ESA的高效性。
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关键词
智能优化算法
爆炸搜索算法
邻域搜索
爆炸搜索算子
迁移算子
变异算子
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Keywords
intelligent optimization algorithm
Explosion Search algorithm（esa）
neighborhood search
explosion search operator
migration operator
mutation operator
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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