基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

发布时间：2018-06-11 18:22

  本文选题：碳排放 + 广义神经网络　； 参考：《环境工程》2017年06期

【摘要】：基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。
[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.
【作者单位】： 南京农业大学工学院;新疆农业大学机械交通学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51465057)
【分类号】：X71

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本文编号：2006232