《我國城鎮化進程與鋼鐵企業能耗趨勢研究》借助BP(Back Propa-gation)神經網絡和Adai300st框架算法的預測功能作為技術支持,利用Matlab矩陣實驗室軟件強大的編程計算功能和簡單、易操作的神經網絡工具箱作為操作平臺,采集2005-2014年大型鋼鐵企業的噸鋼綜合能耗數據作為研究對像,預測了15家大型企業2018—2023年的能耗,實現了根據預測結果進行相對警級劃分並針對不同警級給出相應整改建議的目的。
《我國城鎮化進程與鋼鐵企業能耗趨勢研究》主要從節能減排的意義、預警的重要作用、粗鋼產量的預測、BP神經網絡的基本工作原理、AdaL)oost算法的基本思想、本案例的實驗數據處理、BP算法弱預測器的參數改進、Adaboost算法的強預測功能實現、預警繫統的技術實現、預警結果分析及試驗中的不足總結和未來可改進空間等幾個方面進行了討論。