基于RBF神经网络的物流业能源需求预测
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李瑞, 张悟移
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Energy demand forecast in the logistics sector based on RBF neural networks
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LI Rui,ZHANG Wuyi
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表6 2001-2012年中国物流业能源效率 |
Table 6 Energy efficiency of logistics sector from 2001 to 2012 |
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年份 | 物流业增加值 /亿元 | 物流业能源效率 /(t标煤/万元) | 全国能源效率 /(t标煤/万元) | 年份 | 物流业增加值 /亿元 | 物流业能源效率 /(t标煤/万元) | 全国能源效率 /(t标煤/万元) | 2001 | 6 870.3 | 0.663 | 0.766 | 2007 | 14 601.0 | 0.665 | 0.948 | 2002 | 7 492.9 | 0.671 | 0.793 | 2008 | 16 362.5 | 0.714 | 1.078 | 2003 | 7 913.2 | 0.617 | 0.776 | 2009 | 16 727.1 | 0.706 | 1.112 | 2004 | 9 304.4 | 0.616 | 0.787 | 2010 | 19 132.2 | 0.734 | 1.236 | 2005 | 10 666.2 | 0.580 | 0.784 | 2011 | 22 432.8 | 0.786 | 1.359 | 2006 | 12 183.0 | 0.632 | 0.836 | 2012 | 24 660.0 | 0.792 | 1.434 |
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