论文摘要
中国一直是碳排大国,其碳排放增长问题持续引发世界关注.建筑业作为一直在国民经济中占据重要地位的行业,其碳排放量约占全国碳排量的20%.因此,有必要研究建筑业碳排放的影响因素,并预测中国建筑碳排放的趋势.从以往相关研究中识别出12种我国建筑业碳排放影响因素,以2000—2016年的指标数据作为样本,利用灰色关联分析原理,筛选出关联度较高的8种影响因素,并结合BP神经网络模型构建我国建筑业碳排放预测模型.利用神经网络预测2017—2020年碳排放影响因素和碳排放预测值.研究发现,样本预测值对实际值的拟合度良好,说明所得训练网络泛化能力较强,进而证明筛选出的影响因素对建筑业碳排放影响程度高,可以用于预测建筑业碳排放.预测模型提高了神经网络的训练速度,为建筑业碳排放预测提供了新的工具.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高思慧,刘伊生,李欣桐,原境彪
关键词: 建筑业,碳排放预测,影响因素,灰色关联分析,神经网络
来源: 河南科学 2019年08期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学
专业: 环境科学与资源利用,建筑科学与工程,工业经济
单位: 北京交通大学经济管理学院
基金: “十三五”国家重点研发计划项目（2018YFC0704400）
分类号: F426.92;X799.1
页码: 1344-1350
总页数: 7
文件大小: 1642K
下载量: 344
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