基于改进遗传BP算法的产业产值中单位GDP碳排放量的预测研究

发布时间：2017-06-30 03:05

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【摘要】：针对产业产值中单位GDP碳排放量的预测问题,系统分析了产业产值与能源消耗碳排放量的关系,在传统遗传算法的基础上,根据动态神经网络模型优化算法过程,克服了传统遗传算法的无动态性,提出了改进遗传BP算法.根据2005—2014年北京等10个省市第三产业的单位GDP碳排放量相关数据资料,利用改进遗传BP算法预测各省市在2015年的单位GDP碳排放量,其预测值与真实值的平均误差值为-0.03,其平均相对误差仅为1.06%,说明该算法在数值预测方面的有效性.
【作者单位】： 河海大学商学院;
【关键词】： 遗传算法 能源消耗 碳排放量 BP算法 单位GDP碳排放量
【基金】：江苏省社会科学基金(13GLC011)
【分类号】：F719;X196;TP18
【正文快照】： 数据往往受到风险环境和人为因素等多方面的影响,这就造成了其不确定的性质[1].如果能够依据一定时期内的数据资料做出判断相应的预测数据,决策者就能够根据预测结果调整其制定的策略,因此希望能将它的误差降到最低.随着数据信息量的不断增大,大数据的挖掘工作主要通过关键的

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本文编号：500307