对提高食品检测准确性的控制因素简要分析

随着社会的发展和进步,食品质量安全开始引起人们的广泛关注,这不仅仅关系到人们的身心健康,而且还会影响到我国食品行业能否健康、稳定、可持续的发展。所以,采用先进的科学技术对食品进行安全检测,进一步提升食品检测的准确性,消除不良因素,对保障食品检测的顺利进行,具有重要意义。本文主要是结合笔者实际的工作经验,对提高食品检测准确性的控制因素进行简要的分析,并提出笔者的观点和看法,以供参考。     

基于Stacking集成学习的福建省火电行业碳足迹情景预测

火电行业是中国碳排放的最主要来源之一，其碳足迹研究对中国实现2030年碳达峰目标至关重要。为此，提出一种基于Stacking集成学习的福建省火电行业碳足迹情景预测方法。首先，基于扩展Kaya恒等式识别火电行业碳排放的主要影响因素；然后，以决定系数(coefficient of detemination, R2)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)作为评价指标优选模型的初级学习器与元学习器，构建融合不同学习器优势的Stacking集成学习碳足迹预测模型。最后，设置了基准发展、产业优化、技术突破、低碳发展四种碳达峰行动情景，以福建省为例对其2021~2035年火电行业的碳达峰进行计算。结果表明，所提方法能够准确预测火电行业的碳足迹，预测系数R2高于0.97、误差MAPE低于0.01。在此基础上，计算了不同碳达峰行动情景的火电行业碳排放峰值，得出在低碳发展情景下该省可在2027年实现碳达峰战略目标。相关研究为中国火电行业碳达峰预测提供理论依据与借鉴价值。