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[期刊] 城市发展研究  [作者] 李和平  谢鑫  李聪聪  
定量研究城市群景观格局的碳汇效应能够从低碳城市群的角度为我国实现“双碳”目标提供有效参考。基于2000、2005、2010、2015、2018年5期土地利用与植被固碳数据,应用景观生态学和神经网络分析相结合的方法,从景观和类型2个尺度,从形态、构成、分布和结构4个层面探讨了成渝双城地区碳汇用地的景观格局对植被固碳的影响及空间差异。以此为基础,进一步以重庆忠县为例,预测并对比了2035年不同县域景观格局方案的碳汇效应。结果表明:(1)碳汇用地的景观形态、构成和分布对植被固碳有显著影响且存在地区差异,景观结构没有显著影响;(2)景观形态层面,景观形状指数与植被固碳呈正相关,边缘密度与植被固碳呈负相关;(3)景观构成层面,林地和草地的景观类型比例与植被固碳呈正相关,混合用地的散布与并列系数与植被固碳呈负相关;(4)景观分布层面,混合用地的聚集度指数与植被固碳呈正相关,耕地的聚集度指数与植被固碳呈负相关。为了提升景观格局的碳汇效应,在开展景观规划设计时应重点加强碳汇用地的形态、构成和分布研究,形成形状复杂和适度规整,分区明确和比例适宜,连续集中和差异串联的景观格局。
[期刊] 资源科学  [作者] 杜秀敏  黄义雄  金蓉  刘诗苑  
在地理信息系统的辅助下采用人工神经网络技术,建立厦门市景观格局分析的模型,选取高程、坡度、距公路远近、居民点及工矿用地面积作为输入变量,以斑块密度、平均斑块分维数、聚集度指数、Shannon多样性指数作为输出变量,选取具有代表性均匀分布的34个样本作为训练样本,对另外6个样本进行仿真。结果表明:仿真的6个输出结果与6个样本的实际景观格局指数误差较小,最大误差仅为0.28970%。神经网络模型是定量分析景观格局指数的方法之一,可用于研究城市自然、社会因素与城市景观格局指数变化的非线性映射。在受人类活动影响较少的高海拔山区,斑块密度、平均斑块分维数和多样性指数小,聚集度指数大,一些人类活动影响程度...
[期刊] 图书情报工作  [作者] 蔡时连  
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨小平  
[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] 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] 中南林业科技大学学报  [作者] 王楚正  谭晓风  陈延伟  何伟  
糖基化是真核细胞中最常见的翻译后蛋白质修饰过程之一。传统的神经网络方法已被应用预测蛋白质糖基化位点,预测的准确性主要依赖于特征向量的维数(蛋白质序列的长度),并随着蛋白质序列长度的增加而提高,但网络的结构变得越来越复杂,增加了计算运行成本。为了解决这一问题,提出了主成分分析和BP神经网络相结合的新方法对O—糖基化位点进行预测和分析,用PCA提取主成分构造子空间以降低输入的蛋白质序列的维数,再用BP神经网络预测一个特定的蛋白质序列是否被糖基化。实验表明,提出的新方法能大大缩短计算时间,并能提高预测的准确性。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 张晓瑞  方创琳  王振波  马海涛  
城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题,其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系,传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型,RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系,表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例,构建了基于RBF网络的预测模型,作为对比,同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明,在预测精度上,RBF网络>BP网络>多元线性回归模型>一元线性回归模型。研究显示,RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法,进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据。
[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。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 孙红霞  仪垂杰  郭健翔  周扬民  
为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68亿kwh,节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 贺昌政  俞海  
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
[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] 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。
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