基于FCM的城市天然气供需市场复杂系统分析

论文摘要

伴随着我国天然气消费量的快速增长、供需缺口的日益明显,城市天然气市场的供需失衡问题日益凸显,因此,建立一套天然气供需市场复杂系统的研究思路和理论指导体系具有重要的现实意义。模糊认知图方法具有极为广泛的应用领域,这不仅由于它与神经网络、模糊逻辑、图论等领域有着密切的关联关系,更主要因为它具有直观的知识表达和快捷的数值推理能力。本论文将借助该分析方法,开展对城市天然气供需市场复杂系统的分析研究。首先,论文建立分析模型,确定模型的目标函数、决策变量和约束条件；其次,结合北京市天然气供需市场等相关数据,对复杂系统中的各个决策变量进行敏感性分析,找出最脆弱变量；接着,运用模糊认知图分析方法对北京市天然气供需市场复杂系统进行分析,得出邻接矩阵和系统变化的最终模式图；最后,研究上文确定出的最脆弱变量在最终模式中的变化情况,进而得出实现模型目标函数、保持复杂系统平衡状态的对策和建议。本论文将以城市天然气供需市场为例,进行敏感性分析找出扰动供需市场平衡的不稳定因素,分析系统由不稳定因素扰动而导致的各种可能的变动情况,力图通过对整个变动情况的控制和管理来提高天然气市场供需平衡的稳定性,为天然气供需市场复杂系统分析提供可供参考的研究思路和理论依据。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 1. 引言
• 1.1. 选题背景、文献综述及研究意义
• 1.1.1. 研究背景
• 1.1.2. 文献综述
• 1.1.3. 研究意义
• 1.2. 研究目标、内容、方法和思路
• 1.2.1. 研究目标及内容
• 1.2.2. 研究方法
• 1.2.3. 研究思路和论文安排
• 1.3. 论文研究的关键问题
• 2. 模糊认知图理论和方法综述
• 2.1. 模糊认知图基本概念
• 2.2. 模糊认知图研究现状
• 2.3. 模糊认知图表示方法
• 2.3.1. 模糊认知图的结构
• 2.3.2. 模糊认知图的形式化描述
• 2.3.3. 模糊认知图的因果权重
• 2.4. 模糊认知图的推理
• 2.4.1. 因果关系传递规则
• 2.4.2. 模糊认知图的推理过程
• 2.4.3. 推理的最终模式
• 3. 城市天然气供需市场复杂系统分析模型
• 3.1. 模型的构建
• 3.2. 模型的应用
• 4. 决策变量敏感性分析
• 4.1. 能源生产决策变量
• 4.1.1. 能源生产总量
• 4.1.2. 原煤生产总量
• 4.1.3. 原油生产总量
• 4.1.4. 天然气生产总量
• 4.2. 能源消耗决策变量
• 4.2.1. 能源消耗总量
• 4.2.2. 原煤消耗总量
• 4.2.3. 原油消耗总量
• 4.2.4. 天然气消耗总量
• 4.3. 城市天然气发展决策变量
• 4.3.1. 生产部门需求量
• 4.3.2. 家庭需求量
• 4.3.3. 公共服务部门需求量
• 4.3.4. 采暖制冷部门需求量
• 4.3.5. 其它部门需求量
• 4.4. 决策变量敏感性判别
• 5. 基于FCM的复杂系统分析
• 5.1. ONTO SPACE软件介绍
• 5.2. 北京市天然气供需市场模糊认知图
• 5.3. 推理分析
• 5.4. 最终模式
• 5.4.1. 模式1
• 5.4.2. 模式2
• 5.4.3. 模式3
• 5.4.4. 模式4
• 5.4.5. 模式5
• 5.4.6. 模式6
• 5.5. 脆弱因素结果分析及建议措施
• 5.5.1. 结果分析
• 5.5.2. 建议措施
• 6. 结论与展望
• 6.1. 主要结论
• 6.2. 论文创新点
• 6.3. 论文展望
• 致谢
• 参考文献和注释
• 附录
• 在学期间发表的学术论文和研究成果
• 论文摘要