1、交通变革:迈向无油运输的未来

电力交通:无油运输的未来

交通变革:迈向无油运输的未来

1. 交通现状与问题

当前,全球交通系统高度依赖石油产品,超过95%的运输由石油燃料驱动。以温哥华的伯拉德湾为例,这里的运输活动丰富多样,包括集装箱船、铁路货运、通勤列车、卡车、旅游巴士、直升机、渡轮、游轮以及各种飞机等。但这些运输方式都离不开石油,如船舶使用的船用燃油、汽车的汽油和柴油、飞机的航空煤油等。一旦石油供应中断,所有的机动运输都将陷入停滞。

然而,石油资源正面临枯竭的问题。从世界累计石油消费量的统计来看,自1860年到2005年,石油的消耗持续增加。同时,国际能源署(IEA)对石油液体供应的预期也在不断变化,石油产量和消费量之间的平衡可能在2012年左右被打破,未来石油供应的不确定性和价格的上涨是必然趋势。

除了能源问题,交通还带来了诸多负面影响。在环境方面,交通产生的温室气体排放是全球气候变化的重要因素之一。不同国家的交通温室气体排放情况各不相同,如加拿大、欧盟15国、日本和美国等。此外,交通排放的污染物还会导致空气质量下降,影响人类健康,如美国道路车辆的实际排放情况在1970年到2002年间虽有改善,但仍存在问题。交通噪音也会对居民造成困扰,如欧盟15国部分人口暴露在过度的交通噪音中。交通还会对野生动物和水生环境造成影响,导致生物栖息地破坏和水污染等问题。在安全方面,道路交通事故导致大量人员伤亡,不同国家和地区的道路死亡率存在差异。

2. 现有交通模式分析
  • 城市交通 :在城市中,人们的出行方式多样。从全球范围来看,不同城市的居民出行方式选择存在差异。例如,在93个城市区域中,1995年的本地出行方式包括汽车、公共交通、步行和自行车等

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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