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基于神经网络与随机前沿分析的碳排放效率预测方法

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本发明公开了基于神经网络与随机前沿分析的碳排放效率预测方法及系统，该方法包括选取碳排放的影响因子GDP和人口数量POP；获取历史GDP和POP数据以及相对应时期内区域碳排放量CE；将历史GDP和POP数据作为输入，相对应时期内区域碳排放量CE作为输出来构建自适应模糊神经网络模型；利用获取的历史GDP和POP数据及时间序列模型来预测未来一定时期内的GDP和POP，将预测的GDP和POP输入至自适应模糊神经网络模型中，预测得到未来相应时期内的区域碳排放量；根据预测的未来一定时期内的GDP和POP以及区域碳排放量，构建随机前沿分析模型，通过极大似然法估计出随机前沿分析模型各个参数值，然后分别用GDP和POP的技术无效率项的条件期望作为各自对区域碳排放量的技术效率。

著录项

公开/公告号CN106529732A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-03-22

原文格式PDF
申请/专利权人国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;
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申请/专利号CN201611025929.5
发明设计人尹建光;谢连科;巩泉泉;李方伟;王坤;窦丹丹;刘辉;马新刚;臧玉魏;张国英;李佳煜;闫文晶;郭本祥;
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申请日2016-11-18
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;
代理人张勇
地址 250002 山东省济南市市中区望岳路2000号
入库时间 2023-06-19 01:49:42

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-04-19

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20161118

实质审查的生效
2017-03-22

公开

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