【摘要】：分析了支持向量回歸機(jī)在碳排放預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì),并以此理論為基礎(chǔ)構(gòu)建了碳排放預(yù)測(cè)模型。采用河北省1990—2015年的碳排放量及其影響因素?cái)?shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,得到具有良好推廣能力的碳排放預(yù)測(cè)模型,并對(duì)河北省2016—2015年的碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:從增長(zhǎng)幅度來看,1990—2015年河北省能源消費(fèi)碳排放量整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì),增量為22 487.62萬t,預(yù)測(cè)區(qū)間2016—2020年的增長(zhǎng)量為3 055.63萬t,年均增長(zhǎng)率保持在3%左右;從增長(zhǎng)速度來看,通過分析六項(xiàng)碳排放影響因素可知,人口數(shù)量、城鎮(zhèn)化率、人均GDP以及單位GDP能耗對(duì)碳排放量增速的貢獻(xiàn)率較小,第二產(chǎn)業(yè)比重和煤炭消費(fèi)比對(duì)碳排放量增速的貢獻(xiàn)率較大。最后針對(duì)得出的結(jié)論,為河北省未來幾年碳減排工作提出建議。
[Abstract]:The advantages of support vector regression (SVR) in carbon emission prediction are analyzed, and a carbon emission prediction model is constructed on the basis of the theory. The model is trained and tested by using the data of carbon emission and its influencing factors from 1990 to 2015 in Hebei Province. The carbon emission forecasting model with good popularization ability is obtained and the carbon emission from 2016 to 2015 in Hebei Province is predicted. The results show that from the point of view of the growth range, the carbon emissions of energy consumption in Hebei Province show an overall increasing trend from 1990 to 2015, with an increment of two hundred and twenty four million eight hundred and seventy six thousand one hundred and ninety nine t, and a forecast range of thirty million five hundred and fifty six thousand three hundred t growth from 2016 to 2020. The average annual growth rate remained at about 3%; From the point of view of the growth rate, by analyzing the six influencing factors of carbon emissions, we can see that the contribution rate of population, urbanization rate, per capita GDP and energy consumption per unit of GDP to the growth rate of carbon emissions is relatively small. The second industry proportion and coal consumption ratio to carbon emissions growth rate contribution is greater. Finally, according to the conclusions, for the next few years in Hebei Province carbon reduction work put forward recommendations.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(71503249)
【分類號(hào)】：F426.2;X24

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本文編號(hào)：2462324