基于ARIMA和BP神经网络组合模型的我国碳排放强度预测
2012-06-15分类号:X502
【部门】河海大学商学院 淮阴工学院经济管理学院 河海大学公共管理学院
【摘要】预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%~45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
【关键词】碳排放强度 BP神经网络 ARIMA模型 组合模型
【基金】教育部人文社科规划基金项目(11YJA790214); 国家统计局科研项目(2010LC70); 淮阴工学院科研基金项目
【所属期刊栏目】长江流域资源与环境
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