基于人工神经网络的我国火电厂碳排放预警评价研究——以吉林省某火电厂为例

丛日杰; 韩洁平

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基于人工神经网络的我国火电厂碳排放预警评价研究——以吉林省某火电厂为例

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论文利用PSR理论,从压力、状态、响应三方面构建火电厂碳排放预警评价指标体系,并将BP人工神经网络引入到火电厂碳排放预警评价中,对BP神经网络的结构进行设计,充分发挥人工神经网络模型的优势,解决火电厂碳排放预警问题。以吉林省某火电厂为例,搜集整理了2008-2017年的数据,计算出该火电厂的碳排放预警指数并对未来进行预测。预警指标体系和模型的构建对于火电厂碳排放的统计、监测和考核工作具有重要意义,可以更全面地掌握我国火电行业碳排放情况。同时,为我国未来制定有针对性、可操作性的碳减排措施提供指导。

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来源
《生态经济》 |2019年第10期|37-41|共5页
作者
丛日杰; 韩洁平;
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作者单位

辽宁大学经济学院;

吉林电子信息职业技术学院财经学院;

东北电力大学经济管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类能源工业、动力工业;生态经济学;
关键词
火电厂; 碳排放; PSR; 人工神经网络;

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