| 基于BP神经网络的我国碳排放情景预测 |
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| 引用本文： | 宋杰鲲.基于BP神经网络的我国碳排放情景预测[J].科学技术与工程,2011,11(17). |
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| 作者姓名： | 宋杰鲲 |
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| 作者单位： | 1. 中国石油大学(华东)经济管理学院,东营,257061
2. 胜利油田东辛采油厂财务资产管理中心,东营,257091 |
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| 基金项目： | 教育部人文社科一般项目（10YJC630207），山东省高校科研发展计划项目（J10WG94），中央高校基本科研业务费专项资金资助（10CX04012B） |
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| 摘 要： | 碳排放预测有助于碳减排目标和碳减排路径的科学制定。借鉴STIRPAT模型的影响因素，选取人口、城镇化率、人均GDP、第三产业GDP比例、能源消耗强度、煤炭消费比例等6项因素为自变量，以1980-2009年的指标数据为训练样本，运用BP神经网络方法构建了我国碳排放预测模型，并对2010-2015年我国碳排放进行预测，结果表明我国“十二五”期间应适当降低GDP增速，促使碳排放目标的有效实现。
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| 关 键 词： | 碳排放 预测 BP神经网络 模型 |
| 收稿时间： | 3/12/2011 5:10:49 PM |
| 修稿时间： | 3/23/2011 9:22:39 AM |
Scene Prediction of China's Carbon Emissions Based on BP Neural Network |
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| SONG Jiekun.Scene Prediction of China's Carbon Emissions Based on BP Neural Network[J].Science Technology and Engineering,2011,11(17). |
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| Authors: | SONG Jiekun |
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| Institution: | SONG Jie-kun~1,ZHANG Yu~2 (School of Economics & Management,China University of Petroleum 1,Dongying 257061,P.R.China,Financial Assets Management Center of Dongxin Unit 2,Shengli Oilfield,Dongying 257091,P.R.China) |
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| Abstract: | Carbon emissions prediction can help formulate carbon abatement goal and path.Refering on the factors of STIRPAT model,six factors including population,urbanization rate,per capita GDP,GDP ratio of tertiary industry,energy consumption intensity,coal consumption ratio are selected as independent variables for predicting carbon emissions.Using the data from 1980 to 2009 as training sample,it applies BP neural network to construct prediction model of China's carbon emissions and predicts the carbon emissions f... |
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| Keywords: | carbon emissions BP neural network prediction model |
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