中国能耗预测

利用中国能源消费数据，并结合小波分析与神经网络理论方法，构建了一种新的小波神经网络模型，用于预测中国能源消费的增长趋势和总量需求。实证分析显示，该模型预测结果具有较高的准确性和可信度。

这篇研究挺有意思，关注的是如何通过基于温室小气候模型来预测温室的能耗。简单说，就是为了冬季温室加温所需的能耗问题，通过温室内部的小气候和作物蒸腾作用，做出了一个预测系统。你知道，温室管理不仅仅是种植作物，还得考虑能耗，这样才能在节能的同时保持作物生长条件。文章通过实际的温室数据来验证这个系统的准确性，结果挺靠谱的。哦，对了，这个预测模型的普适性也蛮强的，能适应不同的温室环境，是不是觉得有用？其实，它的应用不仅限于温室，还能你更好地理解和管理能源流动，达到节能减排的效果。如果你也关注温室环境控制，这篇研究真的值得一看。

能耗的关键设备优化，最直观的表现就是每吨水能耗能从 26.7 度压到 17 度，这优化空间可不小。热水端的微信页面也跑得挺顺，响应快、交互也清晰。你只要稍微设定一下定时和错峰策略，节能幅度直接上到 13%，效率提升真挺的。 热水系统的能耗配置优化，不仅是参数调一调那么简单，实际上更考验平台的物联网数据接入能力。这平台的好处是设备联动做得还不错，你可以用它对比不同设备的耗能情况，找出高能耗元凶。 你看，每吨水 26.7 度电，如果不借助数据平台来做，谁能想到这么高？用了这个平台，你能一眼看出问题在哪，甚至还能设定策略让它自动调整。 管理端用微信小程序就能操作，日常维护也方便。搭配错峰设置，用起来

基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断，分析过程数据模式，构建知识库，提升监测与异常诊断能力，指导企业精益运营。

金矿预测的评价模型太学术？那你得看看这个资源，模型划分得还挺细的，一共列了 12 类，像什么热液型、破碎蚀变岩型、斑岩型都有。重点是还了每类的资源占比，像热液型就占了 38%，一看就知道是主力选手。整体结构清晰，数据也挺扎实，适合搞地学资源可视化或者地图交互展示的场景。你要是做大屏、图层联动啥的，可以参考里面的成矿区带划分，空间分布信息比较全。

本报告涵盖2008-2012年中国电子标签(RFID)市场情况，包括需求分析、消费特征、生产情况、价格趋势、进出口状况和行业环境。

灰色理论模型在中国人口预测中的应用研究，为相关领域提供参考。灰色预测模型能够处理数据量较少、信息不完全的系统，通过对已有数据的分析，预测未来人口发展趋势，为制定人口政策提供科学依据。

武汉某酒店月均能耗高达 37.58 万元， 能耗结构分析显示空调、热水、照明、动力和其他设备能耗占比分别为 35.02%、20.89%、16.1%、17.83% 和 9.16%。 具体表现为： 空调设备运行效率低下，导致空调能耗过高，每月消耗 131605 元。 热水管道滴漏，热水多余加热，造成热水能耗浪费，每月消耗 78505 元。 公共区域照明缺乏定时化管理，导致照明能耗浪费，每月消耗 60504 元。 水泵设备匹配选型不当，导致动力能耗过高，每月消耗 67005 元。 优化方向: 提高空调设备运行效率，例如：定期清洗空调、优化空调运行策略等。 解决热水管道滴漏问题，减少热水多余加热

基于大型公建分项计量数据，建立能耗节诊断方法，对典型应用案例进行分析，提出分项计量数据挖掘技术，通过积累案例、提炼算法、提高准确性，为基于初始分析的节能诊断提供依据。

讨论了无线传感网络中节点能耗的模型优化问题，提供了基于Matlab的源程序，可直接应用于实际环境。