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基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

吐尔逊·买买提 丁为民 谢建华

吐尔逊·买买提, 丁为民, 谢建华. 基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析[J]. 环境工程, 2017, 35(6): 156-160. doi: 10.13205/j.hjgc.201706032
引用本文: 吐尔逊·买买提, 丁为民, 谢建华. 基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析[J]. 环境工程, 2017, 35(6): 156-160. doi: 10.13205/j.hjgc.201706032

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

doi: 10.13205/j.hjgc.201706032
  • 摘要: 基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。
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  • 刊出日期:  2017-06-30

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