中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
公路車寶典(ZINN的公路車維修與保養秘籍)
-
>
晶體管電路設計(下)
-
>
基于個性化設計策略的智能交通系統關鍵技術
-
>
花樣百出:貴州少數民族圖案填色
-
>
山東教育出版社有限公司技術轉移與技術創新歷史叢書中國高等技術教育的蘇化(1949—1961)以北京地區為中心
-
>
鐵路機車概要.交流傳動內燃.電力機車
-
>
利維坦的道德困境:早期現代政治哲學的問題與脈絡
我國城鎮化進程與鋼鐵企業能耗趨勢研究 版權信息
- ISBN：9787514192704
- 條形碼：9787514192704 ; 978-7-5141-9270-4
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
我國城鎮化進程與鋼鐵企業能耗趨勢研究 內容簡介
《我國城鎮化進程與鋼鐵企業能耗趨勢研究》借助BP（Back Propa-gation）神經網絡和Adai300st框架算法的預測功能作為技術支持，利用Matlab矩陣實驗室軟件強大的編程計算功能和簡單、易操作的神經網絡工具箱作為操作平臺，采集2005-2014年大型鋼鐵企業的噸鋼綜合能耗數據作為研究對象，預測了15家大型企業2018—2023年的能耗，實現了根據預測結果進行相對警級劃分并針對不同警級給出相應整改建議的目的。 《我國城鎮化進程與鋼鐵企業能耗趨勢研究》主要從節能減排的意義、預警的重要作用、粗鋼產量的預測、BP神經網絡的基本工作原理、AdaL）oost算法的基本思想、本案例的實驗數據處理、BP算法弱預測器的參數改進、Adaboost算法的強預測功能實現、預警系統的技術實現、預警結果分析及試驗中的不足總結和未來可改進空間等幾個方面進行了討論。
我國城鎮化進程與鋼鐵企業能耗趨勢研究 目錄
引言
**章 研究的背景與意義
一、節能減排是國家的發展戰略
二、能耗預警是實現節能減排的重要手段
三、人工神經網絡是進行能耗預警的有效方法
四、Boosting框架是提升語塞算法精確度的有力途徑
第二章 文獻綜述
一、與可持續發展相關的理論綜述
（一）增長的極限理論
（二）生態控制論
（三）循環經濟理論
（四）三種生產理論
二、企業可持續發展研究文獻綜述
（一）企業可持續發展的內涵研究
（二）企業可持續發展的影響因素
（三）企業可持續發展的實現途徑
（四）企業可持續發展評價研究
三、鋼鐵能耗研究綜述
（一）能耗研究
（二）鋼鐵行業可持續發展
四、預警方法
（一）能耗總量預警
（二）主要節能因素預警
（三）生產物流預警
第三章 我國鋼鐵產量預測
一、系統分析
（一）鋼鐵消費與城鎮化水平關系分析
（二）系統因果關系
二、系統動力學建模與仿真
（一）系統參數確定
（二）模型構建
三、情景分析
（一）分情景預測
（二）情景分析結果討論
（三）小結
第四章 神經網絡與Adaboost簡介
一、神經網絡介紹
（一）BP神經網絡的基本結構
（二）BP神經網絡的學習規則
（三）BP神經網絡的改進算法
二、Adaboost算法簡介
（一）基本思想
（二）迭代步驟
（三）應用領域
第五章 BP_Adaboost算法
一、基本思想
（一）BP神經網絡的建立與訓練
（二）Adaboost框架下的強預測器
（三）預警警級的劃分
二、算法步驟
三、本書中的應用
第六章 基于BP神經網絡的弱預測器
一、BP算法的改進
（一）樣本數據的處理
（二）訓練函數的選取
（三）改進算法的參數確定
二、模型建立與算法實現
（一）BP神經網絡的建立與訓練
（二）BP神經網絡的仿真與預測
三、BP神經網絡的不足
第七章 基于Adaboost算法的強分類器
一、強預測算法的實現
（一）框架算法的代碼實現
（二）結果分析
二、能耗預警的實現
（一）代碼實現
（二）結果分析
第八章 結論
一、研究成果
（一）算法改進成果
（二）能耗研究成果
二、有待改進之處
第九章 專題探討——鋼鐵企業可持續發展系統的思考
一、鋼鐵企業可持續發展系統（ISESI）s）的定義
（一）ISESDS的特性
（二）ISESDS的結構分析
（三）ISESDS的功能分析
（四）ISESDS的發展性分析
（五）ISESDS的持續性分析
二、ISESDS評價的內涵和性質
（一）ISESDS評價的概念和內涵
（二）ISESDS評價的性質
（三）可持續發展評價理論與方法
（四）構建ISESDS評價指標體系的原理與方法
三、ISESDS一般指標體系的層次結構
（一）層次結構模型
（二）ISESDS功能集的含義
（三）功能集的概念模型
四、ISESDS功能集指標體系的構建
五、建立ISESDS綜合評價模型
（一）ISESDS綜合評價過程分析
（二）ISESDS的評價方法
參考文獻
**章 研究的背景與意義
一、節能減排是國家的發展戰略
二、能耗預警是實現節能減排的重要手段
三、人工神經網絡是進行能耗預警的有效方法
四、Boosting框架是提升語塞算法精確度的有力途徑
第二章 文獻綜述
一、與可持續發展相關的理論綜述
（一）增長的極限理論
（二）生態控制論
（三）循環經濟理論
（四）三種生產理論
二、企業可持續發展研究文獻綜述
（一）企業可持續發展的內涵研究
（二）企業可持續發展的影響因素
（三）企業可持續發展的實現途徑
（四）企業可持續發展評價研究
三、鋼鐵能耗研究綜述
（一）能耗研究
（二）鋼鐵行業可持續發展
四、預警方法
（一）能耗總量預警
（二）主要節能因素預警
（三）生產物流預警
第三章 我國鋼鐵產量預測
一、系統分析
（一）鋼鐵消費與城鎮化水平關系分析
（二）系統因果關系
二、系統動力學建模與仿真
（一）系統參數確定
（二）模型構建
三、情景分析
（一）分情景預測
（二）情景分析結果討論
（三）小結
第四章 神經網絡與Adaboost簡介
一、神經網絡介紹
（一）BP神經網絡的基本結構
（二）BP神經網絡的學習規則
（三）BP神經網絡的改進算法
二、Adaboost算法簡介
（一）基本思想
（二）迭代步驟
（三）應用領域
第五章 BP_Adaboost算法
一、基本思想
（一）BP神經網絡的建立與訓練
（二）Adaboost框架下的強預測器
（三）預警警級的劃分
二、算法步驟
三、本書中的應用
第六章 基于BP神經網絡的弱預測器
一、BP算法的改進
（一）樣本數據的處理
（二）訓練函數的選取
（三）改進算法的參數確定
二、模型建立與算法實現
（一）BP神經網絡的建立與訓練
（二）BP神經網絡的仿真與預測
三、BP神經網絡的不足
第七章 基于Adaboost算法的強分類器
一、強預測算法的實現
（一）框架算法的代碼實現
（二）結果分析
二、能耗預警的實現
（一）代碼實現
（二）結果分析
第八章 結論
一、研究成果
（一）算法改進成果
（二）能耗研究成果
二、有待改進之處
第九章 專題探討——鋼鐵企業可持續發展系統的思考
一、鋼鐵企業可持續發展系統（ISESI）s）的定義
（一）ISESDS的特性
（二）ISESDS的結構分析
（三）ISESDS的功能分析
（四）ISESDS的發展性分析
（五）ISESDS的持續性分析
二、ISESDS評價的內涵和性質
（一）ISESDS評價的概念和內涵
（二）ISESDS評價的性質
（三）可持續發展評價理論與方法
（四）構建ISESDS評價指標體系的原理與方法
三、ISESDS一般指標體系的層次結構
（一）層次結構模型
（二）ISESDS功能集的含義
（三）功能集的概念模型
四、ISESDS功能集指標體系的構建
五、建立ISESDS綜合評價模型
（一）ISESDS綜合評價過程分析
（二）ISESDS的評價方法
參考文獻
展開全部
我國城鎮化進程與鋼鐵企業能耗趨勢研究 作者簡介
胡睿，女，1987年9月生，北京城市學院城市發展研究所，助理研究員，管理學博士。主要研究方向為城鎮化與工業化發展，系統動力學，城市管理。在SCI、EI、CSSCI檢索期刊及高水平國際會議發表論文20余篇。 邵球軍，男，1972年12月生，北京科技大學，博士后。主要研究方向為鋼鐵貿易，低碳運營，互聯網 工業。
書友推薦
- >
煙與鏡
- >
詩經-先民的歌唱
- >
朝聞道
- >
巴金－再思錄
- >
自卑與超越
- >
企鵝口袋書系列·偉大的思想20:論自然選擇(英漢雙語)
- >
中國歷史的瞬間
- >
羅庸西南聯大授課錄
本類暢銷
