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[期刊] 生态经济
[作者]
王永利 李颐雯 王欢 董鹏旭 滕越 蔺媛 刘琳
“双碳”目标背景下，针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据，研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征，并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势，选取IPCC二氧化碳排放的计算方法，基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型，对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示：河北省能源效率低于全国水平，河北省工业碳排放量最高；河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势；GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定，误差较小，更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示，河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势，以期为政府决策提供理论依据，助力河北省“双碳”目标的实现。
[期刊] 生态经济
[作者]
王永利 李颐雯 王欢 董鹏旭 滕越 蔺媛 刘琳
“双碳”目标背景下，针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据，研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征，并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势，选取IPCC二氧化碳排放的计算方法，基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型，对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示：河北省能源效率低于全国水平，河北省工业碳排放量最高；河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势；GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定，误差较小，更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示，河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势，以期为政府决策提供理论依据，助力河北省“双碳”目标的实现。
[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] 统计与决策
[作者]
周瑞芳 禹建丽
运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。
关键词：
弹性梯度下降法 启发式学习算法 时间序列
[期刊] 统计与决策
[作者]
李望晨 崔庆霞 王晓明
对BP神经网络的改进方式和网络参数确定进行分析,以青海省各月份经济统计中的时间序列问题为实验对象,分别采用动量项自适应学习率法和LM-BP算法,利用神经网络完成数据补缺及数据预测。该方法无须确立时间序列模型,便捷高效。最后对两种方法的训练情况和实验结果进行了比较和分析。
[期刊] 企业经济
[作者]
李全亮
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
关键词：
人工神经网络 BP算法 税收预测
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
陶阳威 孙梅 王小芳
能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源需求对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。BP神经网络预测模型具有自学习、自适应的特点,适用于难于建立精确数学模型的系统,但是传统的BP网络在学习过程中易发生震荡,且收敛缓慢。文章通过加入动量项改进了传统的BP神经网络,综合考虑了影响中国能源需求的各个因素,并选取了主要且可量化的因素:国民生产总值(GDP)、城镇人口比例、产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、消费水平。应用改进的BP神经网络算法,结合1990到2007的各项实际数据,建立了中国能源需求预测模型,并用MATLAB仿真实现,仿真结果表明该预测模型具有较强的预测能力和较好的实用价值,最...
[期刊] 物流技术
[作者]
高雪雪
为更合理准确的预测海南省物流需求规模,将理论分析与实证验证相结合,分析了影响海南省物流需求的主要因素,建立神经BP网络模型,选择相应的经济指标为输入指标,预测海南省未来几年的物流需求规模,为海南省未来一定时期内的物流系统规划提供理论依据。
关键词：
BP神经网络 海南省 物流需求 预测
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
胡喜生 洪伟 吴承祯
福建省耕地严重短缺,人均占有耕地面积较小.随着经济的发展,人均占有耕地资源将进一步减少.针对这一现象,本文运用BP神经网络对福建省历年耕地面积进行拟合,建立预测模型,结果表明模拟效果理想.
关键词：
福建省 耕地 神经网络
[期刊] 资源科学
[作者]
丁美 籍春蕾 邹碧莹 赵言文
农作物秸秆是地球上第一大可再生资源,为能更好的合理开发利用农作物秸秆资源,缓解日益突出的资源短缺、环境污染与经济发展的矛盾,对其进行预测研究是非常之必要的。本文系统分析了江苏省秸秆资源现状及其资源量变化趋势影响因素,并以1990年-2008年历史数据和2009年农作物秸秆资源普查数据为基础,选取理论资源量、人均资源量和单位播种面积资源量为预测评价指标,基于BP神经网络(BP-ANN)对江苏省农作物秸秆资源的评价指标发展趋势进行预测。结果表明:建立的BP神经网络预测模型的相对误差基本在5%的范围内,平均相对误差在2%左右,预测结果与实际有较高的拟合度,且对数据具有较好的适应能力。在未来5年内,江...
[期刊] 企业经济
[作者]
于维洋
本文根据学者研究成果,确定人口数量、GDP、第二产业比重、能源结构、技术进步及能源价格为碳排放量主要影响因素。为了分析各影响因素与碳排放量之间的关系,根据河北省1995~2010年数据,建立碳排放量与主要影响因素的多元回归方程。根据碳排放量各影响因素1995~2010年数据,分别建立各自的一元回归方程,并对其未来值进行预测。依据各因素预测值及多元回归方程预测未来碳排放量,同时也预测降低第二产业不同比重情况下的碳排放量,结论为降低碳排放量决策提供了科学依据。最后,提出了降低碳排放量的对策与建议。
[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] 生态经济
[作者]
仇国芳 蔡卓珉
论文从碳排放的测算、碳排放的主要影响因素、未来碳排放量的预测和针对碳减排提出的对策等方面,对国内外的相关文献进行了梳理与分析。根据相关统计年鉴数据,利用自上而下的计算方法,以经过处理后的直接碳排放系数为准,对2005—2015年的陕西省碳排放量进行测算,并且分析近年来碳排放总量的变化趋势。利用粗糙集的属性约简思想,对于影响碳排放的因素进行约简并提取出主要影响因素构建预测指标体系,最后利用该指标体系结合BP神经网络模型对碳排放数值进行预测。针对预测的数值与碳排放的变化趋势,进行合理地分析并提出碳减排相应问题的解决对策。
关键词：
碳排放 BP神经网络 预测 粗糙集
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
于洋 迟道才 陈涛涛 孙淼 栾策
为提高旱灾预测模型预测精度,利用EMD(经验模态分解法)处理非平稳信号的优势,将其应用到BP神经网络预测模型中,建立基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型,对凌河流域44个观测站(小凌河流域11站、大凌河流域33站)共51年(1960~2010)的降水资料进行旱灾预测应用,同时将基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型结果与BP神经网络预测模型结果进行对比。结果表明:小凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络预测模型的年均降水量预测值均方误差(MSE)分别为0.0011和0.0076,决定系数(R2)分别为0.95和0.83;大凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络模型...
关键词：
EMD BP神经网络 旱灾预测 凌河流域
[期刊] 建筑经济
[作者]
苏变萍 金维兴
BP神经网络是分析处理复杂非线性问题的一种有效方法,是目前广泛应用的一种神经网络,已被逐渐应用于对宏观经济问题的研究中。本文有机地整合了计量经济学与BP神经网络,建立了基于因果关系理论来确定BP网络的输入变量,基于协整理论来分析BP网络系统的可靠性,基于学习率可变的动量BP算法的用于研究经济领域问题的改进BP神经网络预测模型,加强了网络模型的理论基础,提高了网络模型的质量,并将其应用于西北建筑业的预测和控制中,取得了令人满意的效果。
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