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[期刊] 生态经济
[作者]
董聪 董秀成 蒋庆哲 刘贵贤
2015年联合国气候变化大会上通过的《巴黎协定》,为2020年后全球应对气候变化行动做出了安排,中国做出的自主贡献承诺及未来的减排效果成为国际关注的焦点。基于趋势外推法、BP神经网络模型与敏感性分析,对2030年中国的碳排放情景做出预测。结果表明,在中短期发展趋势下,2030年我国单位国内生产总值CO2排放比2005年下降60%65%的目标能够实现,但要实现非化石能源占比达20%这一目标仍任务艰巨,提高可再生能源占比的重要作用不可忽视。
[期刊] 中国软科学
[作者]
顾高翔 王铮
在《巴黎协议》框架下,获得来自发达国家的低碳技术支持是许多发展中国家对合作减排的重要诉求。本文将一个基于个体模仿的技术转移机制引入集成评估模型CIECIA,对低碳技术转移下全球地表升温和碳减排进行了模拟。研究结果显示:低碳技术转移具有显著的减排和升温控制效果。发达国家之间的低碳技术转移具有很高的减排潜力,专利保护制度是其进一步降低碳排放的主要障碍;中低发展中国家的知识储备和研发学习能力有限,其对研发加速度的提高更为敏感。美国退出《巴黎协定》对发达国家利用技术转移实现碳减排的冲击较大,而美国退出可能带来的技术共享环境恶化等连锁反应对发展中国家碳减排的影响更大。对中国而言,短期内应加大研发投资,提高技术学习能力,以更高效地学习先进技术,而积极参与实现低碳技术共享机制是其未来通过技术转移进一步降低碳排放的制度性基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李静文 刘刚
文章以先行指标作为模型的输入层,以基准指标作为模型的输出层,构建了基于BP神经网络模型的景气预测模型。模型结合了BP神经网络模型和景气预测模型的优势,以高新技术行业的总收入进行实证研究。对比了二次指数平滑模型和BP神经网络模型的预测结果,从三种模型的拟合度以及预测指标评价体系的计算结果可知构建的模型拟合度得到了很大的提高。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
林在进
本文对ARMA模型和采用了经过结构方程模型进行关系分析后的变量矩阵做为预测向量的BP神经网络模型,对2008年10月至2009年2月4个月间的价格进行模拟预测并与实际值相比较。结果得出在价格出现剧烈波动的市场背景下,BP神经网络模型相对于ARMA模型有更强的适应能力和预测精度。
关键词：
ARMA模型 BP神经网络模型 价格预测
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵成柏 毛春梅
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。
[期刊] 生态经济
[作者]
王倩倩 黄贤金 陈志刚
文章基于环境负荷模型,在绝对减排和相对减排条件下分别设定了不同的情景,分析各情景下中国碳排放的趋势及其对经济发展的影响,据此提出了中国应对碳减排压力的政策建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高雷 曹永锋 李芬香
本文研究了个体定税预测模型问题。简要介绍了BP神经网络的结构,通过分析影响个体定额定税的主要因素,提出了基于BP神经网络的个体定税预测模型。运用MATLAB7.0对样本数据进行了仿真,结果证明了模型的正确性与适用性,并对该模型进行了分析评价。
关键词：
个体定税-BP神经网络-预测
[期刊] 生态经济
[作者]
薛睿
世界碳市场正在发生深刻的变化,联合国气候变化巴黎大会通过《巴黎协定》,将深刻改变未来碳市场的国际格局。世界碳市场的新变化,包括全球碳减排责任发生变化、国际碳减排目标及治理方式的变化、中国在全球碳市场的角色转变等,都反映了《巴黎协定》框架下世界碳市场发生的新变化。世界碳市场的变化为中国带来严峻的挑战,包括碳减排压力增加、争夺世界碳市场话语权竞争压力增大、低碳产业国际竞争压力增大等。中国要积极应对世界碳市场的变化,启动全国碳排放交易市场、展开碳市场国际交流合作、同《巴黎协定》缔约国共同应对全球气候变化威胁。
关键词：
《巴黎协定》 世界碳市场 中国应对
[期刊] 生态经济
[作者]
薛睿
世界碳市场正在发生深刻的变化,联合国气候变化巴黎大会通过《巴黎协定》,将深刻改变未来碳市场的国际格局。世界碳市场的新变化,包括全球碳减排责任发生变化、国际碳减排目标及治理方式的变化、中国在全球碳市场的角色转变等,都反映了《巴黎协定》框架下世界碳市场发生的新变化。世界碳市场的变化为中国带来严峻的挑战,包括碳减排压力增加、争夺世界碳市场话语权竞争压力增大、低碳产业国际竞争压力增大等。中国要积极应对世界碳市场的变化,启动全国碳排放交易市场、展开碳市场国际交流合作、同《巴黎协定》缔约国共同应对全球气候变化威胁。
关键词：
《巴黎协定》 世界碳市场 中国应对
[期刊] 科技管理研究
[作者]
钟少芬 郭晓娟 刘煜平 莫健文
科学合理预测碳排放发展对建设低碳城市具有重要指导意义。以东莞市为例,采用基于扩展STIRPAT模型,通过岭回归拟合得到碳排放量与地区生产总值、人口、城市化、人均消费支出、工业化及能源利用效率的多元线性模型。在此基础上,根据低碳社会发展各个不同阶段设定基准情景、低碳情景、节能情景对碳排放量进行预测及减排潜力分析。研究结果表明,人口数量对碳排放的影响最大,城市化率影响最小;碳排放量在基准情景下预计2020年达到8 246 t,2025年达到8 177 t,而在节能情景、低碳情景下碳排放量均有不同程度的下降。在低碳发展政策措施及一系列低碳发展行动与技术支撑下,东莞市碳排放仍具有较大的减排潜力。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
史云扬 李牧 付野 王立威 孙敏轩 郝晋珉
为探索科学预测区域交通用地需求的合理途径,指导国土空间规划编制中交通用地规模的划定,拟通过灰色-BP神经网络模型识别主要社会经济影响因素,以长江中游城市群为例,在预测其远景交通用地需求规模的同时,基于城市群发展的阶段特征选取典型城市群样本设置3类情景,对不同情景下的交通用地需求分别进行预测。结果表明:1)城镇化水平、产业结构高度化程度和劳动力资源禀赋是当前影响长江中游城市群交通用地需求的主要社会经济因素。2)通过系统仿真试验对比不同方法的交通用地需求预测结果,可以发现基于灰色-BP神经网络模型的预测方法精度较高,误差较小,该预测方法对于区域交通用地规模的预测具有一定的适用性。预测得到的长江中游城市群2020和2030年交通用地需求分别为31.22万和49.07万hm2。3)不同情景下长江中游城市群交通用地需求预测结果存在明显差异,底线情景可作为划定交通用地规模的底限,一般情景可作为基准,极限情景可作为红线,长江中游城市群交通用地合理规模应以基准为参考,介于底线和红线之间。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李博 王建国 李静文
为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型。主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型。对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李博 王建国 李静文
为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型。主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型。对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王成军 左新慧
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
关键词：
工程估价 神经网络 估价模型 BP算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
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