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基于FCS-SVM的建筑业碳排放预测研究

2019-11-01分类号:X196;F426.92;TP18

【作者】徐勇戈  宋伟雪  
【部门】西安建筑科技大学管理学院  
【摘要】科学预测建筑业碳排放对建筑的低碳发展具有重要意义。论文应用模糊布谷鸟搜索算法优化支持向量机模型对建筑业碳排放预测问题展开研究:首先构建建筑业碳排放测算模型,通过灰色关联度模型筛选建筑业碳排放的影响因素,在此基础上建立建筑业碳排放的模糊布谷鸟搜索算法优化的支持向量机(FCS-SVM)预测模型对建筑业碳排放进行预测。研究结果表明,FCS-SVM建筑业碳排放预测模型的精度高于BP神经网络预测模型以及混沌粒子群算法优化的BP神经网络(CPSO-BP)预测模型。
【关键词】建筑业碳排放  预测  模糊布谷鸟搜索算法  支持向量机  BP神经网络  CPSO-BP
【基金】陕西省教育厅高校哲学社会科学重点研究基地项目“基于BIM的陕西省建筑业项目综合交付模式与精益建设研究”(13J028)
【所属期刊栏目】生态经济
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