區(qū)域能源安全外生警源識別與預(yù)警研究

第1章 總論
1．1 研究背景
1．1．1 經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展增加了能源安全保障壓力
1．1．2 頻現(xiàn)的能源安全事件制約了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展
1．2 研究目的和意義
1．2．1 研究目的
1．2．2 研究意義
1．3 研究目標(biāo)
1．3．1 建立區(qū)域能源安全外生警源識別與預(yù)警的理論框架
1．3．2 構(gòu)建出有效的區(qū)域能源安全外生警源識別與預(yù)警模型
1．3．3 區(qū)域能源安全外生警源識別與預(yù)警方法的實(shí)際應(yīng)用
1．4 研究創(chuàng)新點(diǎn)
1．4．1 提供區(qū)域能源安全外生警源的研究新視角
1．4．2 集成多種研究方法研究區(qū)域能源安全外生警源
1．4．3 開發(fā)區(qū)域能源安全外生警源預(yù)警系統(tǒng)
1．5 主要研究內(nèi)容
1．5．1 區(qū)域能源安全外生警源識別與預(yù)警的基礎(chǔ)理論框架研究
1．5．2 區(qū)域能源安全外生警源影響因素與隱含特征分析
1．5．3 基于FI-GA-NN融合的區(qū)域能源安全外生警源等級識別研究
1．5．4 基于案例推理集成的外生警源預(yù)警方法研究
1．5．5 區(qū)域能源安全外生警源預(yù)警系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用驗(yàn)證
1．6 擬解決的關(guān)鍵問題
1．7 研究方案設(shè)計(jì)
1．7．1 技術(shù)路線
1．7．2 研究方法
1．7．3 研究思路
第2章 相關(guān)研究綜述
2．1 能源安全的基礎(chǔ)理論
2．1．1 能源安全的內(nèi)涵
2．1．2 能源安全的特征
2．1．3 能源安全的表征
2．1．4 能源安全影響因素
2．2 區(qū)域能源安全的基礎(chǔ)理論
2．2．1 區(qū)域能源安全的內(nèi)涵
2．2．2 區(qū)域能源安全的特征
2．2．3 區(qū)域能源安全的表征
2．2．4 區(qū)域能源安全影響因素
2．3 區(qū)域能源安全測度指標(biāo)及評價(jià)方法研究
2．3．1 區(qū)域能源安全指標(biāo)測度相關(guān)研究
2．3．2 區(qū)域能源安全評價(jià)相關(guān)研究
2．3．3 區(qū)域能源安全系統(tǒng)仿真研究
2．4 區(qū)域能源安全外生警源研究
2．5 研究現(xiàn)狀評述及分析
第3章 區(qū)域能源安全外生警源基本理論
3．1 區(qū)域能源安全外生警源事件調(diào)查
3．1．1 區(qū)域能源安全外生警源事件基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析
3．1．2 區(qū)域能源安全外生警源事件特性分析
3．2 區(qū)域能源安全外生警源內(nèi)涵界定
3．2．1 能源安全內(nèi)涵
3．2．2 區(qū)域能源安全內(nèi)涵
3．2．3 區(qū)域能源安全外生警源內(nèi)涵
3．3 區(qū)域能源安全外生警源形成機(jī)理
3．3．1 能源價(jià)格波動引發(fā)的外生警源
3．3．2 區(qū)域能源政策干預(yù)引發(fā)的外生警源
3．3．3 外部環(huán)境變化引發(fā)的外生警源
3．4 構(gòu)建區(qū)域能源安全外生警源識別與預(yù)警系統(tǒng)
3．4．1 外生警源識別與預(yù)警系統(tǒng)框架
3．4．2 外生警源識別與預(yù)警系統(tǒng)模塊
3．5 本章小結(jié)
第4章 基于系統(tǒng)動力學(xué)的區(qū)域能源安全外生警源影響因素分析
4．1 區(qū)域能源安全外生警源影響因素分析
4．1．1 區(qū)域能源安全外生警源影響因素構(gòu)成
4．1．2 采用系統(tǒng)動力學(xué)分析外生警源影響因素的必要性
4．2 外生警源影響因素的系統(tǒng)動力學(xué)模型構(gòu)建
4．2．1 建模目標(biāo)
4．2．2 系統(tǒng)邊界的確定
4．2．3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及因果關(guān)系圖
4．2．4 系統(tǒng)動力學(xué)模型
4．3 外生警源影響因素的系統(tǒng)動力學(xué)模型模擬
4．3．1 主要參數(shù)的確定
4．3．2 模型結(jié)構(gòu)方程的確定
4．4 外生警源影響因素的系統(tǒng)動力學(xué)模型結(jié)果及分析
4．4．1 模擬結(jié)果及分析
4．4．2 模擬結(jié)論
4．5 本章小結(jié)
第5章 基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的區(qū)域能源安全外生警源隱含特征分析
5．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論
5．1．1 問題描述
5．1．2 相關(guān)概念
5．1．3 關(guān)聯(lián)規(guī)則實(shí)例
5．2 Apriori算法的基本原理
5．2．1 頻繁項(xiàng)集生成
5．2．2 頻繁項(xiàng)集生成案例
5．2．3 關(guān)聯(lián)規(guī)則生成及案例
5．3 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法
5．3．1 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則定義
5．3．2 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
5．4 區(qū)域能源安全外生警源隱含特性挖掘?qū)嵗龖?yīng)用
5．4．1 區(qū)域能源安全外生警源特征屬性
5．4．2 外生警源特征屬性靜態(tài)離散化處理
5．4．3 外生警源隱含特征挖掘?qū)嵗龖?yīng)用
5．5 本章小結(jié)
第6章 基于FI-GA-NN融合的區(qū)域能源安全外生警源等級識別研究
6．1 區(qū)域能源安全外生警源等級識別模型框架
6．1．1 問題描述
6．1．2 外生警源的特征屬性
6．1．3 區(qū)域能源安全外生警源的等級識別
6．2 模糊積分方法
6．2．1 重視度及A值的設(shè)定
6．2．2 改進(jìn)的模糊積分方法的基本評價(jià)過程
6．3 GA-NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
6．3．1 遺傳算法
6．3．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
6．3．3 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
6．4 區(qū)域能源安全外生警源等級識別實(shí)例分析
6．4．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
6．4．2 模型結(jié)構(gòu)的確定
6．4．3 模型的訓(xùn)練
6．4．4 模型的檢驗(yàn)
6．5 本章小結(jié)
第7章 基于案例推理集成的區(qū)域能源安全外生警源預(yù)警研究
7．1 區(qū)域能源安全外生警源預(yù)警框架
7．1．1 區(qū)域能源外生警源預(yù)警模型建立的思想
7．1．2 區(qū)域能源外生警源預(yù)警模型構(gòu)建
7．2 案例推理方法理論概述
7．2．1 案例推理方法的起源與發(fā)展
7．2．2 案例推理的基本思想
7．2．3 案例推理方法的工作原理
7．3 外生警源案例庫構(gòu)建
7．3．1 案例的表達(dá)形式
7．3．2 案例庫的構(gòu)建
7．4 案例的相似性度量
7．4．1 序關(guān)系的定義
7．4．2 序關(guān)系的度量
7．4．3 屬性的相似性度量
7．4．4 0R-CBR算法實(shí)現(xiàn)
7．5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及算例分析
7．5．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
7．5．2 算例分析
7．6 區(qū)域能源安全外生警源預(yù)警實(shí)例分析
7．6．1 目標(biāo)案例
7．6．2 案例檢索
7．6．3 預(yù)警方案確定
7．7 本章小結(jié)
第8章 區(qū)域能源安全外生警源預(yù)警系統(tǒng)開發(fā)
8．1 開發(fā)背景
8．2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
8．2．1 功能結(jié)構(gòu)
8．2．2 用戶管理子系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)
8．2．3 案例管理子系統(tǒng)設(shè)計(jì)
8．2．4 預(yù)警方法子系統(tǒng)
8．2．5 新案例生成子系統(tǒng)設(shè)計(jì)
8．2．6 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
8．3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
8．3．1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)
8．3．2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
8．4 本章小結(jié)
第9章 研究結(jié)論與政策建議
9．1 研究結(jié)論
9．2 政策建議
9．2．1 推進(jìn)能源市場化改革
9．2．2 實(shí)施能源進(jìn)口多元化戰(zhàn)略
9．2．3 加強(qiáng)能源企業(yè)自主研發(fā)與創(chuàng)新能力
9．2．4 大力發(fā)展非化石能源
9．2．5 加快能源儲備體系建設(shè)
9．2．6 加強(qiáng)能源輸配網(wǎng)絡(luò)建設(shè)
9．2．7 完善能源預(yù)警應(yīng)急體系
9．2．8 完善能源金融衍生品市場
附錄 區(qū)域能源安全外生警源案例數(shù)據(jù)
參考文獻(xiàn)