【摘 要】
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为解决交通运输行业能源消耗量巨大的问题,基于山东省部分交通运输企业运输装备的日常运营数据建立交通运输能耗统计监测体系,以此对交通运输能耗进行宏观把控,寻求有效降低
【机 构】
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烟台职业学院,山东大学,山东省交通科学研究院
【基金项目】
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“低品位能源利用技术及系统”教育部重点实验室开放基金项目(LLEUTS-201805);“内燃机燃烧学”国家重点实验室开放基金项目(K2017-09);中国博士后基金项目(2015M572029)
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为解决交通运输行业能源消耗量巨大的问题,基于山东省部分交通运输企业运输装备的日常运营数据建立交通运输能耗统计监测体系,以此对交通运输能耗进行宏观把控,寻求有效降低交通运输能耗的方法。首先分析影响营运车辆能耗的主要因素,并基于BP神经网络建立能耗预测模型,并对模型进行检验,以此实现山东省交通运输企业运输装备能耗的准确预测。结果表明:影响车辆能耗的主要因素有周转量、客运量、载运行程以及实载率;BP神经网络能够实现预测营运车辆能耗的有效预测,预测精度达到87%,能够为出有效降低能耗措施提供理论基础。
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