基于遗传神经网络的天津市公共机构能耗数据分析模型研究的开题报告_第1页
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基于遗传神经网络的天津市公共机构能耗数据分析模型研究的开题报告一、选题背景及意义随着城市化进程的加速，公共机构在城市经济和社会发展中发挥着越来越重要的作用。然而，公共机构能耗却是城市能耗中的一个重要组成部分，对城市可持续发展产生了不小的压力。因此，减少公共机构的能耗已成为促进城市可持续发展的重要途径之一。为此，在能源领域，多国政府和学术界已将神经网络技术应用于能耗预测和节能控制方面，取得了良好的效果。而遗传算法则是求解复杂非线性问题的一种有效手段，将其与神经网络技术结合可以充分挖掘数据中的潜在规律，提高预测和控制的精度。天津市公共机构数量众多，能耗数据十分庞大。本研究拟运用遗传神经网络模型，以天津市公共机构的能耗数据为研究对象，对其进行数据分析和建模，并探索针对城市公共机构能耗的最佳控制方法，从而为城市可持续发展提供智能化的技术支持。二、研究内容1.收集并清理天津市公共机构的能耗数据，建立能耗数据库；2.采用遗传算法优化神经网络模型设计，提高其预测与控制能力；3.基于遗传神经网络模型，对天津市公共机构的能耗数据进行分析与预测，分析其能耗特点和变化趋势；4.构建城市公共机构能耗的最佳控制方法，制定相应的能源管理措施，推动城市可持续发展。三、研究方法1.数据收集与处理方法：从天津市公共机构能耗数据库中采集数据，清理和初步处理数据，分析数据质量，构建时序数据集；2.神经网络优化方法：遗传算法，通过对网络参数进行遗传和变异，提高神经网络预测和控制能力；3.数据分析方法：基于遗传神经网络模型的拟合和预测，分析公共机构能耗的特点、规律和趋势；4.能源管理方法：分析数据结果，制订城市公共机构能源管理措施，优化城市公共机构能耗结构，推动城市可持续发展。四、研究进展1.已完成初步数据收集工作，建立了包含天津市公共机构能耗数据的数据库；2.涉及的神经网络模型及遗传算法已经完成初步设计；3.正在开展预测建模实验，初步结果表明，采用遗传神经网络模型可以提高预测精度；4.计划通过实验数据结果，制订城市公共机构能源管理措施，推动城市可持续发展。五、研究计划本研究计划在2021年秋季完成如下研究任务：1.完成天津市公共机构能耗数据的清理和初步处理，并建立相应的数据库；2.根据研究目标，优选神经网络模型的结构，结合遗传算法的优化方法，构建可靠的遗传神经网络模型；3.运用遗传神经网络模型对天津市公共机构的能耗数据进

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