從能耗水平和結(jié)構(gòu)效應(yīng)兩個維度,構(gòu)建經(jīng)濟增長對能源依賴度評價指標體系。在此基礎(chǔ)上利用基于熵值權(quán)重的GRA-TOPSI S評價方法,對我國2001—2018年經(jīng)濟增長對能源的依賴度進行了評價與分析,進一步采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測我國2019—2021年的能源依賴度發(fā)展趨勢。研究表明,考察期內(nèi)經(jīng)濟增長對非清潔能源的依賴度并不穩(wěn)定,總體上呈先上升后波動性下滑的趨勢,預(yù)期未來會有所回升;經(jīng)濟增長對清潔能源的依賴度指數(shù)經(jīng)歷了小幅波動和逐漸上升兩個階段,預(yù)期2019年后會略微下滑。

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、評價指標體系構(gòu)建
    (一)能耗水平
        1. 億元GDP能源消耗(I1)。
        2. 能源消費彈性系數(shù)(I2)。
        3. 能源生產(chǎn)彈性系數(shù)(I3)。
    (二)結(jié)構(gòu)效應(yīng)
        1. 能源消費結(jié)構(gòu)(I4)。
        2. 能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)(I5)。
        3. 能源貢獻率(I6)。
三、評價方法
    (一)熵值法
        1. 對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，以消除數(shù)據(jù)本身的規(guī)模效應(yīng)。
        2. 確定指標權(quán)重。
    (二)GRA-TOPSI S評價模型
    (三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型
        1. 對能源依賴度指數(shù)進行訓練集和測試集的劃分。
        2. 計算隱藏層第j個神經(jīng)元輸出結(jié)果：
        3. 計算輸出層第k個神經(jīng)元輸出結(jié)果：
        4. 計算期望輸出與實際輸出的誤差：
        5. 返回誤差，對權(quán)值、閾值進行更新：
四、經(jīng)濟增長對能源依賴度評價與預(yù)測
    (一)評價結(jié)果及分析
    (二)發(fā)展趨勢預(yù)測
五、結(jié)論與討論



本文編號：3769503