基于多因素权重分析的农村居民清洁取暖接受度分类预测方法研究

作     者：朱可欣 罗西 刘晓君 高雅儒 Zhu Kexin;Luo Xi;Liu Xiaojun;Gao Yaru

作者机构：西安建筑科技大学管理学院西安710055 西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院西安710055 绿色建筑全国重点实验室西安710055 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2024年第45卷第8期

页      面：249-255页

核心收录：

学科分类：080702[工学-热能工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金(72274148 52008328) 陕西省创新能力支撑计划-青年科技新星项目(2023KJXX-043) 陕西省科协青年人才托举计划(20220425) 

主　　题：可再生能源 农村地区 预测 多因素权重分析 清洁取暖 

摘      要：提出一种基于多因素权重分析的分类模型(K-means-EWM-BP)来预测农村居民的清洁取暖接受度。首先,基于实地调研数据,选取农村居民家庭年总收入、性别、年龄、受教育程度作为聚类特征对农村居民分类;其次,在分类的基础上,对各类别农村居民的清洁取暖接受度影响因素进行多因素权重分析;最后,构建K-means-EWM-BP模型,实现对农村居民清洁取暖接受度的预测及验证。结果表明:1)受访农村居民可分为3类,其中清洁取暖接受度主要受教育程度影响的农村居民(类别1)占比31%,清洁取暖接受度主要受家庭年总收入影响的农村居民(类别2)占比43%,清洁取暖接受度主要受性别影响的农村居民(类别3)占比26%。2)类别1农村居民清洁取暖接受率预测值为95%,类别2农村居民清洁取暖接受率预测值为100%,类别3农村居民清洁取暖接受率预测值为72%。3)与EWM-BP模型和BP模型相比,K-means-EWM-BP模型预测准确性达到91.43%,高于准确性为87.14%的EWM-BP模型和准确性为80%的BP模型,同时标准误差(RMSE)与EWM-BP模型和BP模型相比分别降低0.01和0.06。