基于IGWO-SVM模型的河北省碳排放情景預測研究
發(fā)布時間:2021-07-12 05:39
工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程的不斷推進帶來了經(jīng)濟的發(fā)展,也帶來了一系列的環(huán)境問題,近年來霧霾頻發(fā)的現(xiàn)象引發(fā)了人們的廣泛關(guān)注。河北省是霧霾高發(fā)地區(qū),也是“藍天保衛(wèi)戰(zhàn)”的重點區(qū)域之一,考慮到碳排放現(xiàn)象是引起霧霾的重要因素之一,對河北省碳排放量影響因素和預測量的研究意義重大。同時,河北省是京津冀的重要組成部分,其發(fā)展定位、能源政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素與京津冀協(xié)同發(fā)展密切相關(guān)。面對京津冀協(xié)同發(fā)展的新形勢和更多環(huán)境的約束條件,對河北省碳排放量的影響因素進行有效地篩選和確定,定量研究影響因素作用機制,并在不同協(xié)同程度下預測碳排放量的研究是十分必要的。這將有利于更加科學合理地制定河北省相關(guān)節(jié)能減排政策,在控制河北省環(huán)境污染的基礎上,保障京津冀順利實現(xiàn)中長期的協(xié)同規(guī)劃目標。在本文中,首先梳理了國內(nèi)外對碳排放影響因素和預測方法的研究現(xiàn)狀。進而,立足于京津冀協(xié)同發(fā)展政策,研究河北省在此背景下的功能定位以及碳排放變化情況,從宏觀上把握河北省碳排放情況。通過對河北省的定位和現(xiàn)狀分析,為之后研究碳排放影響因素和設置控制碳排放的情景提供依據(jù)。本文創(chuàng)新性地設計了一套預測河北省碳排放的體系,通過碳排放影響因素“分級篩選”、改進的智...
【文章來源】:華北電力大學河北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)圖
圖 4-1 河北省碳排放影響因素嶺回歸結(jié)果圖從上圖可以看出,當嶺參數(shù) K 大于 0.02 時,影響因素的回歸系數(shù)區(qū)域穩(wěn)定(水平線為漸近線),所以嶺參數(shù)被確定為 0.02,回歸方程如公式(4-5)所示。5 881 0 1517 10 1484 10 265210 010620 14990 12910 226 0 2106
圖 5-1 IGWO-SVM 碳排放預測模型圖本論文中采用的 IGWO-SVM預測方法可以更好地優(yōu)化模型方程系數(shù)的現(xiàn)有方法的主要區(qū)別可歸納為以下兩個方面:(1)為了更好地優(yōu)化系數(shù),基于改進灰狼算法和支持向量機算法開發(fā)有效的混合優(yōu)化算法,可以充分結(jié)合這兩種方法的優(yōu)點而避免單個使用的
【參考文獻】:
期刊論文
[1]遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡在機床碳排放預測中的應用[J]. 程樂棋,張華,鄢威,馮豪. 機械設計與制造. 2018(05)
[2]基于QPSO-LSSVM算法的中國碳排放預測[J]. 孫薇,張驍. 國網(wǎng)技術(shù)學院學報. 2017(05)
[3]中國能源消費碳排放的動態(tài)演進及驅(qū)動因素分析[J]. 鄧光耀,任蘇靈. 統(tǒng)計與決策. 2017(18)
[4]基于IO-SDA模型的新疆能源消費碳排放影響機理分析[J]. 王長建,張小雷,張虹鷗,汪菲. 地理學報. 2016(07)
[5]基于CGE模型的廣東省重點行業(yè)碳排放上限及減排路徑研究[J]. 任松彥,汪鵬,趙黛青,戴瀚程. 生態(tài)經(jīng)濟. 2016(07)
[6]基于STIRPAT模型的江蘇省能源消費碳排放影響因素分析及趨勢預測[J]. 黃蕊,王錚,丁冠群,龔洋冉,劉昌新. 地理研究. 2016(04)
[7]中國省域碳排放影響因素的空間異質(zhì)性分析[J]. 李建豹,黃賢金,吳常艷,周艷,徐國良. 經(jīng)濟地理. 2015(11)
[8]基于空間面板模型的碳排放影響因素分析——以長江經(jīng)濟帶為例[J]. 李建豹,黃賢金. 長江流域資源與環(huán)境. 2015(10)
[9]中國居民消費直接碳排放影響因素研究——基于LMDI方法[J]. 馬曉微,葉奕,杜佳. 中國能源. 2015(06)
[10]中國碳排放與影響因素的實證研究——基于2000~2011年中國以及30個省域的灰色關(guān)聯(lián)分析[J]. 佟昕,陳凱,李剛. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟. 2015(03)
碩士論文
[1]京津冀碳排放影響因素分解分析及對比研究[D]. 李瑞彩.河北地質(zhì)大學 2016
[2]我國制造業(yè)碳排放量趨勢及其對工業(yè)增加值影響的研究[D]. 戴東軒.天津大學 2014
本文編號:3279322
【文章來源】:華北電力大學河北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)圖
圖 4-1 河北省碳排放影響因素嶺回歸結(jié)果圖從上圖可以看出,當嶺參數(shù) K 大于 0.02 時,影響因素的回歸系數(shù)區(qū)域穩(wěn)定(水平線為漸近線),所以嶺參數(shù)被確定為 0.02,回歸方程如公式(4-5)所示。5 881 0 1517 10 1484 10 265210 010620 14990 12910 226 0 2106
圖 5-1 IGWO-SVM 碳排放預測模型圖本論文中采用的 IGWO-SVM預測方法可以更好地優(yōu)化模型方程系數(shù)的現(xiàn)有方法的主要區(qū)別可歸納為以下兩個方面:(1)為了更好地優(yōu)化系數(shù),基于改進灰狼算法和支持向量機算法開發(fā)有效的混合優(yōu)化算法,可以充分結(jié)合這兩種方法的優(yōu)點而避免單個使用的
【參考文獻】:
期刊論文
[1]遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡在機床碳排放預測中的應用[J]. 程樂棋,張華,鄢威,馮豪. 機械設計與制造. 2018(05)
[2]基于QPSO-LSSVM算法的中國碳排放預測[J]. 孫薇,張驍. 國網(wǎng)技術(shù)學院學報. 2017(05)
[3]中國能源消費碳排放的動態(tài)演進及驅(qū)動因素分析[J]. 鄧光耀,任蘇靈. 統(tǒng)計與決策. 2017(18)
[4]基于IO-SDA模型的新疆能源消費碳排放影響機理分析[J]. 王長建,張小雷,張虹鷗,汪菲. 地理學報. 2016(07)
[5]基于CGE模型的廣東省重點行業(yè)碳排放上限及減排路徑研究[J]. 任松彥,汪鵬,趙黛青,戴瀚程. 生態(tài)經(jīng)濟. 2016(07)
[6]基于STIRPAT模型的江蘇省能源消費碳排放影響因素分析及趨勢預測[J]. 黃蕊,王錚,丁冠群,龔洋冉,劉昌新. 地理研究. 2016(04)
[7]中國省域碳排放影響因素的空間異質(zhì)性分析[J]. 李建豹,黃賢金,吳常艷,周艷,徐國良. 經(jīng)濟地理. 2015(11)
[8]基于空間面板模型的碳排放影響因素分析——以長江經(jīng)濟帶為例[J]. 李建豹,黃賢金. 長江流域資源與環(huán)境. 2015(10)
[9]中國居民消費直接碳排放影響因素研究——基于LMDI方法[J]. 馬曉微,葉奕,杜佳. 中國能源. 2015(06)
[10]中國碳排放與影響因素的實證研究——基于2000~2011年中國以及30個省域的灰色關(guān)聯(lián)分析[J]. 佟昕,陳凱,李剛. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟. 2015(03)
碩士論文
[1]京津冀碳排放影響因素分解分析及對比研究[D]. 李瑞彩.河北地質(zhì)大學 2016
[2]我國制造業(yè)碳排放量趨勢及其對工業(yè)增加值影響的研究[D]. 戴東軒.天津大學 2014
本文編號:3279322
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/huanjinggongchenglunwen/3279322.html
最近更新
教材專著