基于神经网络的建筑业碳排放强度预测——以京津冀为例

张广泰; 彭瑞; 倪平安; 邓舒文

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基于神经网络的建筑业碳排放强度预测——以京津冀为例

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通过统计分析得出影响建筑业碳排放强度的13个影响因素,基于收集的京津冀相关数据,运用逐步回归分析找出其中6个关键因素.借鉴五折交叉验证解决数据稀缺问题,采用神经网络对京津冀建筑业碳排放强度进行预测.利用敏感性分析简化模型,筛选出4个核心因素.结果表明,此模型预测精度高达99％,同时根据挖掘出的核心因素和关键因素,提出建筑业节能减排的建议.

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来源
《科技和产业》 |2021年第9期|15-20|共6页
作者
张广泰; 彭瑞; 倪平安; 邓舒文;
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作者单位

新疆大学建筑工程学院乌鲁木齐830049;

新疆大学建筑工程学院乌鲁木齐830049;

新疆大学建筑工程学院乌鲁木齐830049;

新疆大学建筑工程学院乌鲁木齐830049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人类、资源、能源与环境的关系;
关键词
建筑业; 碳排放强度; 神经网络; 敏感性分析;

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