首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测
引用本文:梁小林,秦欢,陈敏茹,许奇,梁曌.基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测[J].经济数学,2020,37(3):167-174.
作者姓名:梁小林  秦欢  陈敏茹  许奇  梁曌
作者单位:长沙理工大学数学与统计学院 ,湖南长沙 410114
基金项目:湖南省教育厅重点项目;研究生创新与创业能力提升项目;大学生创新创业训练计划项目
摘    要:首先对我国1960-2017年的碳排放趋势分5个阶段分析,发现虽然在不同时期存在波动,但长期来看,我国碳排放强度呈逐步下降趋势.然后对差分平稳后的序列数据建立Adaboost-SVR预测模型,采用RMSE、MAPE、MAE、MSE四个评价指标比较Adaboost-SVR模型与Adaboost-DT、SVR、BP神经网络对碳排放强度的预测精度.结果表明,组合模型明显优于其他3种模型,对于碳排放强度预测具有很高的可靠性.另外,通过使用Adaboost-SVR模型进行后续年份预测,发现我国未来碳排放强度总体将继续缓慢下降.最后,基于二氧化碳排放量的LMID分解结果,提出调整能源产业结构, 促进可再生能源利用等节能减排建议.

关 键 词:碳排放强度  自适应提升算法  支持向量回归  LMDI分解

Analysis and Prediction of China's Carbon Emission Intensity Based on Adaboost-SVR Model
LIANG Xiaolin,QIN Huan,CHEN Minru,XU Qi,LIANG Zhao.Analysis and Prediction of China''s Carbon Emission Intensity Based on Adaboost-SVR Model[J].Mathematics in Economics,2020,37(3):167-174.
Authors:LIANG Xiaolin  QIN Huan  CHEN Minru  XU Qi  LIANG Zhao
Abstract:
Keywords:carbon  emission  intensity  adaboost    SVR    LMDI  decomposition
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《经济数学》浏览原始摘要信息
点击此处可从《经济数学》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号