基于ABA-ESA算法的中国煤炭需求预测模型研究

基于ABA-ESA的中国煤炭需求预测模型 本文主要介绍了一种基于指数退火的自适应蝙蝠算法（ABA-ESA算法）的中国煤炭需求预测模型。该模型通过选取经济增长、城镇化进程和能源结构作为输入因子，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。 ABA-ESA算法是一种混合优化算法，它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，并加强了算法在局部的搜索能力，提高了总体收敛速度。该算法的引入使得煤炭需求预测模型的准确性大大提高。 煤炭需求预测模型的建立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。通过对煤炭需求的预测，可以更好地制定能源政策，调整产业结构，提高能源效率，减少能源消耗。 本文的主要贡献在于提出了基于ABA-ESA算法的煤炭需求预测模型，通过对模型的建立和比较，发现了该模型在准确性能上的优势。该模型的建立为能源政策的制定和产业结构的调整提供了科学依据。 知识点： 1. ABA-ESA算法是一种混合优化算法，它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，并加强了算法在局部的搜索能力，提高了总体收敛速度。 2. 基于ABA-ESA算法的煤炭需求预测模型可以更好地预测煤炭需求量，提高能源政策的制定和产业结构的调整的科学性。 3. 煤炭需求预测模型的建立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。 4. 本文的主要贡献在于提出了基于ABA-ESA算法的煤炭需求预测模型，通过对模型的建立和比较，发现了该模型在准确性能上的优势。 5. 煤炭需求预测模型的建立可以提高能源效率，减少能源消耗，实现可持续发展。 6. 基于ABA-ESA算法的煤炭需求预测模型可以应用于能源政策的制定和产业结构的调整等领域。 7. 煤炭需求预测模型的建立可以提供科学依据，帮助决策者更好地制定能源政策和调整产业结构。 本文提出了基于ABA-ESA算法的煤炭需求预测模型，通过对模型的建立和比较，发现了该模型在准确性能上的优势，为能源政策的制定和产业结构的调整提供了科学依据。