我國(guó)二氧化碳排放量的研究-展示頁(yè)
2025-07-07 18:38本頁(yè)面
【正文】 來自中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒的碳排放數(shù)據(jù)真實(shí)可靠；各影響因素之間相互獨(dú)立；各個(gè)影響因素遵循其發(fā)展規(guī)律。二、具體問題：收集中國(guó)歷年碳排放及其影響因素?cái)?shù)據(jù)，建立至少3種定量預(yù)測(cè)模型（其中GM（1,1）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型必需，其它可考慮微分方程、多元回歸分析等）對(duì)未來中國(guó)碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)2004 年《中華人民共和國(guó)氣候變化初始國(guó)家信息通報(bào)》顯示，%。所以，通過時(shí)間序列研究我國(guó)排放量及其各影響因素，對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)，走可持續(xù)發(fā)展道路有非常重要的意義。關(guān)鍵詞：最小二乘法；多元回歸；GM（1,1）灰色預(yù)測(cè)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；能源消費(fèi)排放量1 問題重述一、問題的提出：目前，全世界許多國(guó)家已經(jīng)提出了自己的“低碳經(jīng)濟(jì)”戰(zhàn)略，試圖尋找低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑。結(jié)果表明: 能源消費(fèi)CO2排放量的主要影響因素是工業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)，在經(jīng)濟(jì)規(guī)?？偭吭龃蟮挠绊懏?dāng)中，工業(yè)規(guī)模的快速增長(zhǎng)是能源消費(fèi)排放量增加的主要貢獻(xiàn)因素，%；%居二。. . . .. .數(shù)學(xué)建模論文論文題目：碳排放問題的研究隊(duì)長(zhǎng) ： 黃傳禎 學(xué)號(hào)：1031040111 學(xué)院： 理學(xué)院隊(duì)員1： 陸芬芳 學(xué)號(hào)：1031040215 學(xué)院： 理學(xué)院隊(duì)員2： 江秋燕 學(xué)號(hào)：1031040121 學(xué)院：理學(xué)院2012 年 8 月 2 日碳排放問題的研究摘 要 在定量計(jì)算中國(guó)19922011年各部門終端化石燃料燃燒的排放量及其變化軌跡基礎(chǔ)上，利用最小二乘法、多元回歸分析、GM（1,1）灰色預(yù)測(cè)和BP網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)未來我國(guó)能源消費(fèi)排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到結(jié)果如下表：年份最小二乘法多元回歸分析ＧＭ(１,１)灰色預(yù)測(cè)ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2011201220132014將能源消費(fèi)排放量分解為下面六個(gè)因素: 農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè)，工業(yè)，建筑業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，批發(fā)、零售和住宿、餐飲業(yè)，其他行業(yè)。分別考慮這六個(gè)因素變化對(duì)中國(guó)能源消費(fèi)排放變化的影響。因此，減緩排放最有效的方法是建議工業(yè)有關(guān)部門適當(dāng)減少工業(yè)規(guī)?；蜣D(zhuǎn)變工業(yè)發(fā)展模式，能源機(jī)構(gòu)盡量尋求清潔能源代替化石燃料以減少交通運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)的碳排放量。我國(guó)也在2007 年APEC 會(huì)議上明確提出發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，但如何發(fā)展，要求我們必須找出目前我國(guó)排放的主要影響因素。根據(jù)目前的碳排放研究，化石燃料類能源消費(fèi)、水泥生產(chǎn)和土地利用是被認(rèn)為是主要的三大排放源，而化石能源消費(fèi)是最主要的排放源，其每年產(chǎn)生約60 ～ 65 億噸，約占碳排放總量的70%。因此，能源消費(fèi)產(chǎn)生的排放是我國(guó)主要的碳排放源，研究能源消費(fèi)引起的中國(guó)排放對(duì)我國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)有重要意義。結(jié)合若干性能評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行分析比較，指出影響碳排放的主要因素，向有關(guān)部門提出具體建議。3 符號(hào)說明編號(hào)符號(hào)意義說明1各個(gè)指標(biāo)值（）2 年總碳排放量3發(fā)展恢?jǐn)?shù)4內(nèi)生控制恢?jǐn)?shù) 5相對(duì)誤差4 問題分析本文要求以中國(guó)碳排放量為研究對(duì)象，收集最近至少20年的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立多種預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合若干性能指標(biāo)對(duì)各個(gè)模型進(jìn)行分析比較，指出影響碳排放的主要因素。其次對(duì)于碳排放的預(yù)測(cè),我們考慮運(yùn)用比較具有科學(xué)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、多元回歸、最小二乘法模型四種方法分別對(duì)中國(guó)碳排放量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。多元回歸模型：本論文將以碳的排放量作為目標(biāo)函數(shù)，將它們分別于影響碳排放的6個(gè)因素建立多元線性關(guān)系，利用得出方程，然后再將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)帶入進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)而可以得出預(yù)測(cè)值，再與實(shí)際值進(jìn)行比較，得出相對(duì)誤差，最后再對(duì)模型進(jìn)行合理的分析，分析后對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。若模型精準(zhǔn)度較高，可對(duì)未來幾年進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出合理的預(yù)測(cè)結(jié)果。建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行訓(xùn)練和擬合，最終得到一個(gè)較好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可供以后進(jìn)行預(yù)測(cè)。5模型建立與求解．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理 首先為弱化數(shù)據(jù)間的連帶關(guān)系提高建模精度，更好反映碳排放量水平對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)平均處理。圖51(a) 未經(jīng)處理數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖圖51(b) 經(jīng)處理后數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖 由圖我們可以看出經(jīng)處理后的數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖比較平滑，平滑偏差較大的數(shù)據(jù)可以較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)。．模型Ⅲ1．GM（1,1）灰色理論模型的建立一次累加GM (1, 1)模型是最常用的一種灰色動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型,該模型由一 個(gè)單變量的一階微分方程構(gòu)成,其建模過程如下: 其中，； 對(duì)原始灰色數(shù)據(jù)序列作一次累加: 其中, GM (1, 1)模型的定義型,即GM (1, 1)的灰微分方程模型為: 對(duì)應(yīng)的白化方程為: 式中， 為待估參數(shù),分別為發(fā)展恢?jǐn)?shù)和內(nèi)生控制恢?jǐn)?shù). （8）式中 ， 求方程(7)的解: 離散化并還原到原始數(shù)據(jù)即得到GM (1, 1)預(yù)測(cè)模型:2．GM（1,1）灰色預(yù)測(cè)模型的求解，每年碳排放總量的原始數(shù)列為： 其累計(jì)生成數(shù)列為： 由軟件計(jì)算得： ， 將、帶入（10）得到年碳排放量的預(yù)測(cè)模型為： GM（1,1）灰色預(yù)測(cè)及各種檢驗(yàn)指標(biāo)值年份觀測(cè)值預(yù)測(cè)值殘差相對(duì)誤差199200199326
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