23、迈向无油交通的未来:中美机遇与挑战

迈向无油交通的未来:中美机遇与挑战

中国城市交通变革的经济潜力

中国在打造以全球电动汽车(GCVs)为核心的 21 世纪城市空间方面具有巨大的经济潜力,其收益可能与美国在 20 世纪作为内燃机动力车辆主要生产国所获得的收益相媲美。中国是最有能力迎接这一未来的国家之一。在许多新建大城市中,建设与电网连接的交通基础设施(如个人快速运输系统、无轨电车、有轨电车等)的成本,将低于为支持内燃机车辆所需的道路通行能力、停车位和其他设施的成本。这不仅会降低城市发展的资本成本,还会降低新城市居民的出行成本。

然而,改造现有城市将是另一项挑战,或许只有当革命性交通在新城市的部署成为常态时,才能全面应对这一挑战。在中国即将崛起的数十个新卫星城市中,效仿东滩将电网融入城市交通的模式,将为先进的交通推进系统、车辆和导轨创造大量需求。为这个市场生产产品将为中国工业带来强大的成本和性能优势,从而推动这项技术的出口。重新定位中国城市交通轨迹的初始成本,甚至可能有助于缓解当前被认为过热的经济。因此,中国国家领导人有充分的理由利用其对省和地方政府的影响力,引导他们实施未来的交通革命。

中美电力生产与消费

预计到 2025 年,交通领域将大幅转向电力牵引,相应地,电力生产也将增加,除非其他部门有相应的减少。将当前所有以石油为燃料的个人交通工具转换为电力,在较富裕的国家可能需要消耗当前用电量的 15 - 40%,再加上几个百分点用于公路货运的转换。不过,发电能力可能不需要增加那么多。

到 2025 年左右,电力消耗的增加可以通过燃煤发电来满足,但届时世界煤炭供应可能开始下降。是否应该使用煤炭发电则是另一个问题。至少同样具有争议性的是,核能虽然对气候的潜在影响较小,但也可用于

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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