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[期刊] 统计与决策
[作者]
胡广阔 李春梅 惠树鹏
文章基于加权平均、施瓦茨验证的后验概率选取,实施贝叶斯法对于STRIPAT模型的解释变量筛选,并通过剔除人口总规模、产业结构分解、生态化效应改进STRIPAT模型。利用该改进模型验证我国碳排放强度与选取解释变量的关联影响,并以城市化进展水平、经济增长规模、能源强度、能源一次结构等选取高稳健性、解释力变量预测未来11年我国碳排放强度。
[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] 长江流域资源与环境
[作者]
杜强 陈乔 杨锐
在"碳排放量与能源消费成正比"假设的基础上,对中国30个省区2011～2020年碳排放进行了预测。首先对中国30个省区1987～2010年的历史累计排放量和人均累计排放量进行计算,依据历史累计排放量和人均累计排放量两个指标,运用K-均值聚类分析法将中国各省区碳排放分成了5类。分别绘出5类区域中各省的历年碳排放量曲线,并进行数据分析,发现:以2002年为界线,2002年前后两个时段中国各省区碳排放变化差异很大。这一现象说明2002年以前的各省碳排放趋势并不能表征未来年份各省的碳排放。在此结论的基础上,构建了碳排放量增长的Logistic预测模型,并以2002～2010年碳排放数据为样本数据,对2...
[期刊] 资源科学
[作者]
刘小敏 付加锋
针对我国提出的2020年单位GDP的CO_2排放强度下降目标,构建了能源SAM表和CGE模型,运用情景分析方法,利用CGE模型的宏观平衡与政策分析能力,估算2020年我国碳排放强度目标执行难易程度。模拟结果显示:①产业结构调整对节能贡献有限,主要节能量来源于产业能源强度下降,高能耗行业仍是今后调控的主要对象;②完成2020年碳排放强度目标有一定把握,但仍需要加强节能减排政策的延续性和出台新的保障措施。对此,提出两点建议:一是要通过技术进步,严格调控高耗能行业,提高其能源利用效率;二是要兼顾行业减排潜力差异,充分发挥产业结构升级所带来的减排贡献,从长期来看,最根本的要依赖技术进步与创新。
关键词：
碳排放强度 能源强度 CGE模型
[期刊] 财经科学
[作者]
胡剑波 罗志鹏 李峰
本文基于LSTM神经网络模型并在一定的经济增长预期下推导预测出我国碳排放强度变化趋势,同时,建立ARIMA-BP神经网络模型作为验证模型对碳排放强度进行直接预测。研究结论为:(1)LSTM神经网络模型在验证集上的均方误差(MSE)为0.00001,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.33%,表明模型泛化能力十分优秀,在LSTM神经网络模型预测框架下,中国碳排放强度将在2030年达到0.9237吨/万元,相较于2005年的碳排放强度2.9755吨/万元下降68.96%;(2)在ARIMA-BP神经网络模型的预测分析中,预估中国2030年碳排放强度能够下降至0.9840吨/万元,相较于2005年2.9755吨/万元的碳排放强度下降66.93%;(3)将ARIMA-BP神经网络模型得到的碳排放强度预测值与LSTM神经网络模型进行对比,LSTM模型在预测精度上的表现更佳,两个模型对于2030年碳排放强度值的预测相差0.0603吨/万元,对于碳排放强度较2005年降幅预测相差2.03个百分点,验证了本文预测模型的稳健性。
关键词：
碳达峰 碳排放强度 预测
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杨芸 陈亮 樊重俊 杨进
为实现对股票价格的短期预测,本文在Laguerre正交基神经网络(LOBNN)模型的基础上,提出了一种新的组合预测模型来预测短期股价的变化。该模型先通过改进LOBNN模型的权值求解算法,用以增强模型的通用性。接着在其基础上设计新的迭代算法,进一步提高模型的预测精度,进而得到新的LOBNN模型。之后将股价数据分别代入AR-GARCH模型和改进后的LOBNN模型,得到输入数据的两组预测值。最后通过不同的权重来组合两种预测结果,生成最终股价的预测结果。文末的仿真结果表明该组合模型在预测精度与通用性上较原始模型有较大的提升,是一种高效的预测模型。
[期刊] 经济师
[作者]
余航
以我国1980年到2016年碳排放量的数据为研究对象,通过时间序列分析,建立ARIMA模型,然后对模型参数和残差分别进行检验并预测,检验通过,运用该模型对我国碳排放量预测。结果表明:ARIMA(1,1,0)模型即ARI(1,1)模型适用于对我国碳排放量的预测。
[期刊] 生态经济
[作者]
邓小乐 孙慧
利用ＳＴＩＲＰＡＴ模型对未来西北五省区碳排放峰值进行了预测。首先，对西北五省区１９９０～２０１２年的时间序列数据进行回归，得出西北五省区碳排放总体趋势；其次，对西北五省区碳排放峰值的出现时间与峰值额进行预测；最后，计算了西北五省区财富生态弹性。研究发现：技术与财富对峰值的影响较为重要。若碳排放强度下降速度与经济社会发展速度不能同步增长，则不能在２０３０年内出现峰值。若碳排放强度降低速度相比经济社会发展速度为快，则能推动碳排放提前达峰。同时现阶段的财富生态弹性富有弹性，可通过增加人均ＧＤＰ使碳排放峰值提前。因此可以在西北五省区经济增长下，保持碳排放强度合理下降，西北五省区将能在２０３０年之前达峰．．．
[期刊] 技术经济
[作者]
方德斌 董博
系统分析了中国CO2排放的影响因素,在此基础上建立了基于高斯过程回归的CO2排放预测模型,运用历史数据进行模型精度检验,并与传统的GM(1,1)模型、人工神经网络和支持向量机的预测结果比较。结合情景设计,预测了中国"十三五"时期的CO2排放量和CO2排放强度。结果表明:高斯过程回归模型具有显著的精度优势,中国能达到2020年CO2排放强度较2005年下降40%~45%的减排目标。指出:对于CO2减排,应结合各地区的实际情况灵活处理,以调整产业结构、优化能源结构、推动技术创新为重点,不可片面牺牲经济发展。
关键词：
CO2排放 碳排放 高斯过程回归
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
渠慎宁 郭朝先
利用STIRPAT模型对未来中国碳排放峰值进行相关预测。首先,通过对中国30个省市的面板数据分析展示目前我国各地碳排放的基本情况;其次,对中国1980-2008年的时间序列数据进行回归,从中得出我国总体碳排放趋势;再次,在先前回归的基础上对今后我国碳排放的峰值出现时间进行预测。研究发现:技术对峰值的影响较为重要。若经济社会发展速度较高,而碳排放强度下降速度相对较低,则不能在2050年内出现峰值。同样,若碳强度降低速度相比经济社会发展速度为快,则会推动排放提早达到峰值。按照目前发展趋势,若经济社会发展的同时保持碳排放强度合理下降,中国的峰值到达时间应为2020-2045年之间。因此,保持碳排放强...
关键词：
STIRPAT模型 碳排放 峰值预测
[期刊] 财贸经济
[作者]
赵忠秀 王苒 Hinrich Voss 闫云凤
本文使用1960-2010年14个碳排放环境库兹涅茨曲线呈现典型倒U型国家的面板数据,采用改进的STIRPAT模型考察了碳排放拐点在能源结构、生产结构、技术水平、贸易结构、消费水平、政策等因素影响下的变化情况。研究发现,碳排放环境库兹涅茨曲线的拐点并未在上述因素的冲击下产生显著变化,该结果证明了经典环境库兹涅茨曲线在拐点预测方面的有效性。在该结论的基础上,本文使用经典环境库兹涅茨模型对中国的碳排放拐点进行了预测,结论表明,在人均GDP增长率为7%的高油价情景下,中国碳排放拐点最早将会在2022年出现。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
唐晓灵 刘嘉敏
在对BP神经网络、LSTM网络和PSO-LSTM模型在碳排放预测方面进行对比选优的基础上，通过训练好的PSO-LSTM模型在低碳、基准、高碳3种情景下，分别对建筑碳排放峰值进行预测。结果表明，低碳、基准、高碳3种情景的建筑碳排放峰值分别为226 774.56万吨、239 738.11万吨和253 379.47万吨；达峰时间分别为2029年、2032年和2033年。可见，在当前社会发展状况下，仍难在2030年前实现建筑领域的碳达峰，还需采取相应的低碳措施来推进目标的实现。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张权 李艳君 韩旸
提出了冲击强度预测模型。结合历史数据信息,用线性最小方差方法给出了冲击强度未来n步的预测值,并在正态假设下,推导出预测值Y_(t+n)|Y_t,Y_(t-1),…的置信水平为1-α的置信区间。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭雪峰 黄健元 王欢
对流动人口的准确预测为城市人口管理提供了重要依据,由于传统灰色模型在预测流动人口方面存在精度不高缺陷,文章基于自适应滤波法对传统灰色模型进行残差修正。以南京市为例,比较分析传统灰色模型和改进后模型的预测结果。通过比较研究发现:改进后的模型能根据历史信息对残差权数进行动态修正,预测精度更高,适用性与可行性更强,发展了信息量较少的灰色系统预测研究的同时有利于政府管理政策的制定。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李富荣
准确预测未来人口发展趋势及其规模,对制定合理的宏观经济社会政策具有现实意义。文章以灰色预测理论为基础,在分析GM(1,1)建模思路的基础上,对原始数据进行了幂函数变换,并结合等维灰数递补方法的优点,应用改进的动态GM(1,1)模型对中国2013～2022年的人口总量进行了预测,这为中国经济社会发展战略与规划,实现人口与资源、环境的可持续发展提供决策参考。
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