本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)遺傳BP算法的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值中單位GDP碳排放量的預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值中單位GDP碳排放量的預(yù)測問題,系統(tǒng)分析了產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與能源消耗碳排放量的關(guān)系,在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上,根據(jù)動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化算法過程,克服了傳統(tǒng)遺傳算法的無動態(tài)性,提出了改進(jìn)遺傳BP算法.根據(jù)2005—2014年北京等10個省市第三產(chǎn)業(yè)的單位GDP碳排放量相關(guān)數(shù)據(jù)資料,利用改進(jìn)遺傳BP算法預(yù)測各省市在2015年的單位GDP碳排放量,其預(yù)測值與真實(shí)值的平均誤差值為-0.03,其平均相對誤差僅為1.06%,說明該算法在數(shù)值預(yù)測方面的有效性.
【作者單位】： 河海大學(xué)商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遺傳算法 能源消耗 碳排放量 BP算法 單位GDP碳排放量
【基金】：江蘇省社會科學(xué)基金(13GLC011)
【分類號】：F719;X196;TP18
【正文快照】： 數(shù)據(jù)往往受到風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境和人為因素等多方面的影響,這就造成了其不確定的性質(zhì)[1].如果能夠依據(jù)一定時期內(nèi)的數(shù)據(jù)資料做出判斷相應(yīng)的預(yù)測數(shù)據(jù),決策者就能夠根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)整其制定的策略,因此希望能將它的誤差降到最低.隨著數(shù)據(jù)信息量的不斷增大,大數(shù)據(jù)的挖掘工作主要通過關(guān)鍵的

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本文編號：500307