本文選題：碳排放 + 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡　； 參考：《環(huán)境工程》2017年06期

【摘要】：基于新疆1995—2014年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放源,建立碳排放關系數(shù)據(jù)庫。應用廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(generalized regression neural network,GRNN)構(gòu)建了排放量預測模型,結(jié)合平均影響值(mean impact value,MIV)方法對碳排放影響因素進行量化。結(jié)果表明:1)GRNN模型預測碳排放的平均絕對百分誤差和擬合優(yōu)度分別為2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、農(nóng)業(yè)貢獻值、農(nóng)機總動力和農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資等因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放的影響程度分別為0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。該成果可為新疆碳排放總量分析和影響因素量化方面提供參考。
[Abstract]:Based on the carbon emission sources of agricultural production in Xinjiang from 1995 to 2014, the carbon emission relation database was established. Based on generalized regression neural network (GRNN), the emission prediction model is constructed, and the influence factors of carbon emissions are quantified by means of mean impact value (mean value MIV). The results show that the average absolute percent error and the goodness of fit of predicting carbon emissions by the 1: 1 GRNN model are 2.7860% and 0.8720% respectively) the population of Xinjiang, the per capita GDP, and the agricultural contribution value, respectively. The total power of agricultural machinery and the fixed assets investment of farmers affected the carbon emissions of agricultural production by 0.6210g / 0.2377N 0.3698 / 0.8500 and 0.1000 respectively. The results can be used as a reference for the analysis of total carbon emissions and the quantification of influencing factors in Xinjiang.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學工學院;新疆農(nóng)業(yè)大學機械交通學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51465057)
【分類號】：X71

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本文編號：2006232