本文關鍵詞：基于ARIMA和BP神經網絡組合模型的我國碳排放強度預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：預測我國碳排放強度的長期變動趨勢,對國家進行宏觀經濟管理和節(jié)能減排工作具有重要的參考價值。運用深入分析自回歸移動平均模型和神經網絡的特性,并在此基礎上建立ARIMA模型和BP神經網絡組合模型,將碳排放強度的時間序列的數(shù)據結構分解為線性和非線性殘差部分,對我國碳排放強度的變化趨勢進行了綜合分析與預測。結果顯示:今后10a我國碳排放強度總體是逐步下降的,但到2020年我國碳排放強度僅比2005年下降34%,比我國政府提出碳排放強度下降40%～45%的目標還有一定的差距。因此,要在2020年實現(xiàn)我國碳排放強度目標,必須要調整宏觀經濟政策,采取各種政策措施以實現(xiàn)目標。
【作者單位】： 河海大學商學院;淮陰工學院經濟管理學院;河海大學公共管理學院;
【關鍵詞】： 碳排放強度 BP神經網絡 ARIMA模型 組合模型
【基金】：教育部人文社科規(guī)劃基金項目(11YJA790214) 國家統(tǒng)計局科研項目(2010LC70) 淮陰工學院科研基金項目
【分類號】：X502
【正文快照】： 目前,氣候變暖問題已經成為全球最大的環(huán)境問題,而氣候變暖主要原因是由于人們在社會生產活動中排放到大氣中二氧化碳等溫室氣體濃度過高引起的,氣候變暖對人類生產生活產生嚴重的負面影響:冰川融化導致海平面升高;旱澇等自然災害頻發(fā);傳染性疾病流行,這些都直接威脅人類的生

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前9條

1 岳超;胡雪洋;賀燦飛;朱江玲;王少鵬;方精云;;1995—2007年我國省區(qū)碳排放及碳強度的分析——碳排放與社會發(fā)展Ⅲ[J];北京大學學報(自然科學版);2010年04期

2 劉蘭娟;謝美萍;;基于自適應小波神經網絡的數(shù)據挖掘方法研究——對我國石油產量的預測分析[J];財經研究;2006年03期

3 王鋒;馮根福;;優(yōu)化能源結構對實現(xiàn)中國碳強度目標的貢獻潛力評估[J];中國工業(yè)經濟;2011年04期

4 張友國;;經濟發(fā)展方式變化對中國碳排放強度的影響[J];經濟研究;2010年04期

5 雷可為;陳瑛;;基于BP神經網絡和ARIMA組合模型的中國入境游客量預測[J];旅游學刊;2007年04期

6 何建坤,劉濱;作為溫室氣體排放衡量指標的碳排放強度分析[J];清華大學學報(自然科學版);2004年06期

7 熊志斌;;基于ARIMA與神經網絡集成的GDP時間序列預測研究[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2011年02期

8 林伯強;孫傳旺;;如何在保障中國經濟增長前提下完成碳減排目標[J];中國社會科學;2011年01期

9 李陶;陳林菊;范英;;基于非線性規(guī)劃的我國省區(qū)碳強度減排配額研究[J];管理評論;2010年06期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前10條

1 陳鵬;吳玲;宋徽;;基于ARIMA模型的安徽省入境旅游人數(shù)預測[J];安徽農業(yè)大學學報(社會科學版);2012年01期

2 謝淑娟;;廣東省農業(yè)生產能源消費碳排放分析及減排對策[J];安徽農業(yè)科學;2011年28期

3 汪祖丞;劉玲;;旅游客流預測模型的比較及其實證研究——以黃山風景區(qū)為例[J];安徽師范大學學報(自然科學版);2010年03期

4 王中英;王禮茂;;中國經濟增長對碳排放的影響分析[J];安全與環(huán)境學報;2006年05期

5 高陽;馮U，

本文編號：396750