中国二氧化碳排放峰值的情景预测及达峰特征——基于粒子群优化算法的BP神经网络分析

段福梅

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中国二氧化碳排放峰值的情景预测及达峰特征——基于粒子群优化算法的BP神经网络分析

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实现碳排放达到峰值既是中国在全球气候谈判中的国际承诺,也是中国实现经济结构转型和可持续发展的必要选择.本文运用基于粒子群优化算法的BP神经网络分析,在8种发展模式下对中国二氧化碳排放峰值进行预测研究.研究发现,中国能在经济衰退模式、节能模式2等5种模式下实现2030年二氧化碳排放达峰;人均GDP、城市化率、研发强度、非化石能源消费量比重对二氧化碳排放的影响较大,人口、能源强度的影响较小.

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来源
《东北财经大学学报》 |2018年第5期|19-27|共9页
作者
段福梅;
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作者单位

东北财经大学统计学院, 辽宁大连 116025;

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正文语种 chi
中图分类经济建设和发展;区域环境规划与管理;
关键词
二氧化碳排放峰值; BP神经网络; 粒子群优化算法; 情景分析法;

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