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內容簡介： 节能减排是近年来很受关注的热点问题，也是钢铁企业等重工业企业发展过程中需要关注的重点。论文借助BP神经网络和Adaboost框架算法的预测功能作为技术支持，采集2005-2014年大型钢铁企业的吨钢综合能耗数据作为研究对象，预测了15家大型企业2018至2025年的能耗，实现了根据预测结果进行相对警级划分并针对不同警级给出相应整改建议的目的。 文章主要从节能减排的意义、预警的重要作用、BP神经网络的基本工作原理、Adaboost算法的基本思想、本案例的实验数据处理、BP算法弱预测器的参数改进、Adaboost算法的强预测功能实现、预警系统的技术实现、预警结果分析以及试验中的不足总结和未来可改进空间等几个方面进行了讨论。 關於作者： 胡睿，女，1987年9月生，北京城市学院城市发展研究所，助理研究员，管理学博士。主要研究方向为城镇化与工业化发展，系统动力学，城市管理。在SCI、EI、CSSCI检索期刊及高水平国际会议发表论文20余篇。 邵球军，男，1972年12月生，北京科技大学，博士后。主要研究方向为钢铁贸易，低碳运营，互联网+工业。

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