基于PCA数据降维跟神经网络的能源审计对标评估方法的研究

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基于PCA数据降维跟神经网络的能源审计对标评估方法的研究

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毕业论文范文题目：基于PCA数据降维跟神经网络的能源审计对标评估方法的研究，论文范文关键词：基于PCA数据降维跟神经网络的能源审计对标评估方法的研究
基于PCA数据降维跟神经网络的能源审计对标评估方法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着我国社会经济的飞速发展,资源的束缚越来越凸起,在这种情况下,为了保障经济“又好又快”的发展,咱们国度经济构造要面临转型,即从从前那种“高投入、高能耗、高传染、低产出”的模式向“低投入、低能耗、低传染、高产出”改变。但,目前我国仍然沿袭了以耗费大量资源为特点的传统发展模式,导致能源挥霍景象（略..）非常重大。这不仅不利于企事迹效的进步跟企业的发展,而且破坏了环境,影响了公民经济的可持续发展。世界各国广泛采取能耗评估体系来评估企业能耗程度,但现行企业能耗评估体系在指标设定上侧重经济指标,对环保指标设置的不够全面,且指标冗余性较大,不利于企业能源审计方法的推广,这将导致能源审计对国度能源与（略..）环境可持续性发展的导向性变差。因此,加强现有能源审计体系的环保指标,优化指标体系的内部构造,并发展新的能源审计工具,对推动跟加快能源审计方法在企业的利用存在重要的事实意思。本文以现有企业能源审计评估体系跟国度可持续发展的最新策略安排为基本,结合笔者多年从事能源审计工作的亲言教训,从体系指标在（文章此处忽略..）利用中存在的问题出发,提出了以下改进：1)为降落现行能源审计指标评估体系的指标冗余度,提出用PCA主成分分析的方法降落数据维度,所处理得到的主元保存了原数据的绝大部分特点,降落了能源审计数据处理的难度。2)根据国度政策跟对标管理理念,提出了基于BP神经网络的人工智能能源审计方法,并对6家钢铁企业的同年（本文此处忽略..）能源审计数据进行了利用。成果表明,该模型可能达到较好的模式辨认后果,能有效降落企业对能源审计机构的业务依附性。3)为了全面监督企业低碳化耗能的程度,引入了能源审计新指标-对标低碳系数,并对企业对标低碳系数进行了分级。本文的研究成果为完美能源审计体系跟审计数据分析提供了新的思路。

以上为本篇毕业论文范文基于PCA数据降维跟神经网络的能源审计对标评估方法的研究的介绍部分。

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