基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测

发布时间：2017-05-26 12:07

  本文关键词：基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%～45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
【作者单位】： 河海大学商学院;淮阴工学院经济管理学院;河海大学公共管理学院;
【关键词】： 碳排放强度 BP神经网络 ARIMA模型 组合模型
【基金】：教育部人文社科规划基金项目(11YJA790214) 国家统计局科研项目(2010LC70) 淮阴工学院科研基金项目
【分类号】：X502
【正文快照】： 目前,气候变暖问题已经成为全球最大的环境问题,而气候变暖主要原因是由于人们在社会生产活动中排放到大气中二氧化碳等温室气体浓度过高引起的,气候变暖对人类生产生活产生严重的负面影响:冰川融化导致海平面升高;旱涝等自然灾害频发;传染性疾病流行,这些都直接威胁人类的生

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 岳超;胡雪洋;贺灿飞;朱江玲;王少鹏;方精云;;1995—2007年我国省区碳排放及碳强度的分析——碳排放与社会发展Ⅲ[J];北京大学学报(自然科学版);2010年04期

2 刘兰娟;谢美萍;;基于自适应小波神经网络的数据挖掘方法研究——对我国石油产量的预测分析[J];财经研究;2006年03期

3 王锋;冯根福;;优化能源结构对实现中国碳强度目标的贡献潜力评估[J];中国工业经济;2011年04期

4 张友国;;经济发展方式变化对中国碳排放强度的影响[J];经济研究;2010年04期

5 雷可为;陈瑛;;基于BP神经网络和ARIMA组合模型的中国入境游客量预测[J];旅游学刊;2007年04期

6 何建坤,刘滨;作为温室气体排放衡量指标的碳排放强度分析[J];清华大学学报(自然科学版);2004年06期

7 熊志斌;;基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究[J];数理统计与管理;2011年02期

8 林伯强;孙传旺;;如何在保障中国经济增长前提下完成碳减排目标[J];中国社会科学;2011年01期

9 李陶;陈林菊;范英;;基于非线性规划的我国省区碳强度减排配额研究[J];管理评论;2010年06期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈鹏;吴玲;宋徽;;基于ARIMA模型的安徽省入境旅游人数预测[J];安徽农业大学学报(社会科学版);2012年01期

2 谢淑娟;;广东省农业生产能源消费碳排放分析及减排对策[J];安徽农业科学;2011年28期

3 汪祖丞;刘玲;;旅游客流预测模型的比较及其实证研究——以黄山风景区为例[J];安徽师范大学学报(自然科学版);2010年03期

4 王中英;王礼茂;;中国经济增长对碳排放的影响分析[J];安全与环境学报;2006年05期

5 高阳;冯U，

本文编号：396750