الگوسازی و پیش بینی مصرف انرژی بخش حمل و نقل ایران: کاربردی از الگوهای هوش مصنوعی
- سال انتشار: 1391
- محل انتشار: فصلنامه برنامه ریزی و بودجه، دوره: 17، شماره: 1
- کد COI اختصاصی: JR_JPBUD-17-1_002
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 407
نویسندگان
دانشگاه یزد
دانشگاه یزد
آموزش عالی اردکان
چکیده
وابستگی روزافزون زندگی بشر به انرژی موجب شده است تا این عامل به طور بالقوه و بالفعل در کارکرد بخش های مختلف اقتصادی کشورها نیز نقش بسیار مهمی ایفا کند. از این رو، مسئولان هر کشور باید تلاش کنند تا با پیش بینی هر چه دقیق تر مصرف انرژی و برنامه ریزی صحیح در هدایت مصرف، پارامترهای عرضه و تقاضای انرژی را به نحو مطلوب کنترل کنند. هدف پژوهش حاضر، الگو سازی و پیش بینی مصرف انرژی بخش حمل و نقل ایران با استفاده از الگوهای شبکه عصبی فازی، شبکه عصبی ژنتیک و شبکه عصبی است. از این رو، از داده های سالانه مصرف انرژی بخش حمل و نقل کشور به عنوان متغیر خروجی الگو های پیش بینی و از داده های سالانه جمعیت کل کشور، تولید ناخالص داخلی و تعداد خودرو، به عنوان متغیرهای ورودی الگو های پیش بینی استفاده شد. در پایان دقت نتایج پیش بینی الگو های مختلف، با استفاده از شاخص های ارزیابی مقایسه گردید. نتایج ارزیابی نشان داد که الگوی شبکه عصبی فازی، نسبت به سایر الگو ها از بیشترین دقت در پیش-بینی مصرف انرژی در بخش حمل و نقل کشور برخوردار است. همچنین بر اساس نتایج تحلیل حساسیت ورودی ها به وسیله شبکه عصبی، ورودی جمعیت کشور به عنوان ورودی شناخته شد که بیشترین تاثیر را در مصرف انرژی دارد.کلیدواژه ها
Energy Consumption, Multiple Regression, Neural Network, Genetic Algorithm, Fuzzy Neural Network, مصرف انرژی، رگرسیون چندمتغیره، شبکه عصبی، الگوریتم ژنتیک، شبکه عصبی فازیاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.