基于BP神经网络的我国煤炭消费和碳排放量预测
碳排放预测与减排方案研究
碳排放预测与减排方案研究摘要“全球变暖”带来了海平面上升等一系列问题，因此制定合理的“碳减排”方案显得尤为重要。
为了提高预测精度，本文采用灰色预测、STRIPAT、BP神经网络建立三个碳排放预测模型，并依据热力学方程得到“碳预算”，据此制定减排目标，进而提出具体合理的解决方案。
针对问题一，我们先单纯从碳排放量入手，作图分析数据大体呈指数增长，因此建立GM（1,1）碳排放预测模型，预测结果见表1，相对误差在（0.1%，9.49%）区间。
考虑到现实中碳排放量会受到其他因素的影响，因此我们依据STIRPAT方法，从人口、富裕度和技术三个角度，引入9个具有代表性的指标，并用MATLAB 2015b 对其进行灰色加权关联度分析，筛选留下人口规模、城市化水平、GDP、GDP单位能耗、人均能源使用量、耗电量这6个关联度高的指标。
利用GM（1,1）分别预测2030-2050年这六个指标的值，借助SPSS 22.0分析出6个指标具有很强的相关性，因此采用主成分分析提取新的变量,通过新变量和STIRPAT模型，搭建指标与碳排放量之间的关系（见公式4-18），依靠线性回归建立基于扩展STIRPAT的GM(1,1)预测模型，预测结果见表2，回归方程R2为0.987，拟合程度较好。
由于模型二不能很好地考虑碳排放量与影响指标之间错综复杂的关系，因此建立基于BP神经网络的碳排放预测模型，得到精度更高、适用性更强的预测结果(见表3)。
针对问题二，我们通过斯特藩-玻尔兹曼公式构建出二氧化碳累积量与温度之间的关系，再通过曲线拟合得出结论：若要达到联合国气温限制要求，2020年到2100年累计二氧化碳排放量不能超过2056.38 Gt。
我们假设减排后的二氧化碳排放量成二次凸函数形式先增后减地发展，基于这个假设计算出了2030年到2050年的全球减排率。
同时，基于问题一的STRIPAT模型，我们也得出了各个指标在减排后的控制率(见表4)。
基于人工神经网络模型的碳排放预测研究进展
基于人工神经网络模型的碳排放预测研究进展谭川江;王超;常昊;杜若岚;任宏洋【期刊名称】《天然气与石油》【年(卷),期】2024(42)1【摘要】碳排放是一个受多因素交互作用的动态过程,准确预测碳排放量有利于碳减排措施的制定。
由于碳排放本身模型具有动态变化性、非线性、社会性等特点,传统预测方法不能满足实际情况的需要。
人工神经网络模型能够较好地描述碳排放时间系列数据的非线性特性,被广泛应用于预测国家、区域、行业等层面的碳排放量变化。
其中,误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型备受关注。
在模型预测过程中,通过识别目标模型的碳排放影响因素类型、提高输入层数据的准确性、构建适宜的线性—非线性耦合的组合模型等途径,进一步提高模型预测的准确性。
研究结果对人工神经网络模型在碳排放预测中的应用情况进行梳理,为碳排放预测技术的进一步发展提供参考。
【总页数】9页(P124-132)【作者】谭川江;王超;常昊;杜若岚;任宏洋【作者单位】中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司油气工程研究院;西南石油大学化学化工学院;天府永兴实验室【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.基于IPSO-BP神经网络模型的山东省碳排放预测及生态经济分析2.基于BP神经网络模型的山东省碳排放量预测3.基于PSO-BP神经网络模型的中国碳排放情景预测及低碳发展路径研究4.基于Lasso-GRNN神经网络模型的北京市物流业碳排放量预测5.基于CS-BP神经网络模型的碳排放权价格预测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
我国碳排放量预测模型
我国碳排放量预测模型摘要本文主要我国碳排放预测问题，同时根据预测结果提出合理性建议。
以人口总量，城镇化，人均GDP,第三产业GDP比例,能源强度吨标准煤,煤炭消费比例的数据，建立GM（1,1）预测模型、多元线性回归预测模型、BP神经网络预测模型，借助Matlab软件逐个对碳排放量和影响因素数据进行模拟与预测，然后采用绝对误差与相对误差两个参数对模型进行评价与对比，接着应用关联度分析法求得影响因素的重要性排序，最后结合重要性排序向相关部门提出建议。
对于GM（1,1）预测模型，通过对1986至2010年原始单变量数据进行生成处理，寻找系统的变化规律建立相应的微分方程预测模型，代入相关单变量数据用Matlab编程得到各单变量在2011至2015年的预测值。
对于多元线性回归预测模型，确定线性预测变量和因变量，即影响因素和测度指标，将数据代入Matlab统计软件，求得多元线性方程，将1986至2010年所有数据代入该方程，同时结合GM（1,1）预测模型对2011至2015年各单变量预测结果，用Matlab编程得到对应年份的碳排放量模拟值和预测值。
对于BP神经网络预测模型，首先根据碳排放量的排放趋势，确定输出层、中间隐层和输入层，然后把样本分为训练样本和测试样本两个部分，在以上基础,对样本数据进行归一化预处理，结合GM（1,1）预测模型对2011至2015年各单变量预测结果，采用Matlab软件中的神经网络计算功能,建立合理训练模型得到对应年份的旅游人数模拟值和预测值。
在模型求解过程中，将得到其对应的平均绝对误差值和相对误差值，通过比较知3个预测模型的精确度都合格。
其中BP神经网络模型误差最小，预测效果最佳，三种模型2011-2015年预测数据如下表。
GM(1,1)模型77.8641 83.4852 89.5121 95.9741 102.9026 线性回归模85.073 90.4646 96.1978 102.2945 108.7775 型Bp网络模型87.2029 95.4649 104.5097 114.4115 125.2514对于影响因素重要性确定，本文应用关联度分析法建立因素排序模型，将数据代入关联系数公式得出影响因素数列对参考数列在每个年份的关联系数，关联度即各个关联系数之和的平均值，按关联度大小排序可得影响因素的重要性排序：人均GDP>人口>煤炭消费比例>城镇化>能源强度比例>第三产业GDP比例。
中国碳排放量的组合模型及预测
中国碳排放量的组合模型及预测肖枝洪;王明浩【摘要】根据碳排放的演化规律,采用ARIMA模型与BP神经网络集成的组合模型,对中国碳排放量进行预测研究;取1980-2007年中国碳排放量作为训练样本,确定模型参数;然后取2008-2013年中国碳排放量作为测试样本对文中的组合模型进行验证,并与已有文献所建立的预测模型进行比较,结果显示,此处所建立的组合模型预测误差极小;最后,根据组合模型对2014-2020年中国碳排放量进行预测,指出中国还将继续面临碳减排压力.【期刊名称】《重庆工商大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(033)001【总页数】7页(P9-15)【关键词】ARIMA模型;BP神经网络;碳排放;组合模型【作者】肖枝洪;王明浩【作者单位】重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054;重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054【正文语种】中文【中图分类】F206随着全球气候逐渐变暖，各国开始着手研究其原因[1]，结果表明，气候变暖的主因是二氧化碳过量排放，从而提出碳排放量这一概念。
中国碳排放量预测的准确与否极大地影响着中国未来的发展及绿色城市构建。
目前，关于碳排放量预测的方法主要分为两种。
第一种是分析碳排放量与其影响因素之间的关系，构建能源消费模型，随后基于情景分析法对碳排放量进行预测。
但不足之处在于，情景分析法会受到较大主观因素的影响。
第二种根据碳排放量过去变化的趋势对未来碳排放量进行预测[2]，其主要采用时间序列方法，如ARIMA模型。
ARIMA模型的优点在于简单、灵活、可行。
但其局限于研究序列的线性关系，不能反映序列的非线性关系。
然而在实际情况中，绝大多数时间序列都包含了非线性关系[3]。
神经网络模型具有较强的学习与数据处理能力，可以提取数据中隐含的非线性关系，在预测中得到了广泛应用[4-5]。
但神经网络模型在处理呈现线性关系的数据时，其结果往往不如ARIMA模型。
因此，采用单一的模型进行预测效果不佳。
碳中和目标下基于GABP神经网络的碳交易定价模型及其模拟研究
碳中和目标下基于GABP神经网络的碳交易定价模型及其模拟研究一、本文概述随着全球气候变化问题的日益严重，碳中和已成为全球关注的焦点。
作为实现碳中和目标的重要手段，碳交易市场的建设和发展至关重要。
然而，碳交易定价模型的准确性和有效性是制约碳交易市场发展的关键因素之一。
因此，本文旨在构建一种基于广义自适应BP（GABP）神经网络的碳交易定价模型，以提高碳交易定价的准确性和灵活性。
本文首先介绍了碳中和目标的背景和意义，阐述了碳交易市场的发展现状和挑战。
接着，对碳交易定价模型的研究现状进行了综述，分析了现有定价模型的优缺点。
在此基础上，本文提出了一种基于GABP神经网络的碳交易定价模型，该模型结合了广义回归神经网络（GRNN）和自适应BP神经网络（ABPNN）的优点，具有较强的自适应能力和泛化性能。
本文的研究内容包括：构建基于GABP神经网络的碳交易定价模型，对模型进行参数优化和训练，并对模型的定价效果进行模拟验证。
通过对比分析不同定价模型的定价结果，验证了本文所提模型的准确性和有效性。
本文还探讨了不同因素对碳交易价格的影响，为碳交易市场的参与者提供了有益的参考。
本文的研究成果不仅有助于提高碳交易定价的准确性和灵活性，促进碳交易市场的健康发展，同时也为其他领域的定价模型研究提供了有益的借鉴和参考。
二、理论基础与文献综述随着全球气候变化问题的日益严峻，碳中和目标已成为国际社会共同关注的焦点。
为实现这一目标，碳交易作为一种市场化手段，在降低温室气体排放、优化资源配置等方面发挥着重要作用。
碳交易定价模型的构建是碳市场运行的核心，其准确性和有效性直接关系到碳市场的健康发展。
本文所研究的GABP（广义自适应粒子群优化）神经网络是一种基于粒子群优化（PSO）算法和广义回归神经网络（GRNN）的混合模型。
PSO算法是一种群体智能优化算法，通过模拟鸟群捕食行为中的信息共享机制，实现对问题空间的快速搜索。
GRNN则是一种径向基函数网络，具有逼近任意非线性函数的能力。
面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展
面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展焦明之1，2，3，4， 沈中丽1，2， 周扬明1，2， 何新建3， 贺耀宜4（1. 矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室，江苏 徐州 221116；2. 中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116；3. 中国矿业大学 安全学院，江苏 徐州 221116；4. 天地（常州）自动化股份有限公司，江苏 常州 213015）摘要：煤矿气体传感器用于混合气体检测时测量信号之间有交叉干扰，难以保证检测准确性。
对于相同的待识别气体，传统气体识别算法的识别精度低于基于神经网络的气体识别算法，神经网络通过调整其网络层、每层神经元的数量、神经元的激活函数和各层网络之间的权重等来实现更高的气体识别精度。
介绍了煤矿混合气体检测系统结构，通过构建气体传感阵列，利用其多维空间气体响应模式，并结合特定的气体识别算法，实现对混合气体的定性定量识别。
重点分析了几种面向煤矿混合气体检测的神经网络算法并进行了对比分析，主要包括反向传播（BP ）神经网络、卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN ）、径向基函数（RBF ）神经网络：BP 神经网络通常可以达到较高的分类精度，然而需要训练大量的参数，训练时间长，通常为了减少时长和提高精度，可以将BP 神经网络与其他算法相结合；CNN 可以自动提取数据特征，精度和训练速度都优于BP 神经网络，但其易于陷入局部最优；RNN 可以使用更少的数据并提取更有效的特征，但容易出现梯度消失等问题；RBF 神经网络具有较强的鲁棒性和在线学习能力，但其通常需要大量数据完成模型训练。
神经网络算法的应用将大幅提升煤矿混合气体的检测精度，保障煤矿智能化的实现。
关键词：煤矿安全监控；混合气体检测；神经网络算法；传感器阵列；反向传播神经网络；卷积神经网络；循环神经网络；径向基函数神经网络中图分类号：TD67 文献标志码：AResearch progress on neural network algorithms for mixed gas detection in coal minesJIAO Mingzhi 1,2,3,4, SHEN Zhongli 1,2, ZHOU Yangming 1,2, HE Xinjian 3, HE Yaoyi 4(1. National and Local Joint Engineering Laboratory of Internet Application Technology on Mine, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ； 2. School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ； 3. School of Safety Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China ； 4. Tiandi (Changzhou) Automation Co., Ltd., Changzhou 213015, China)Abstract : When coal mine gas sensors are used for mixed gas detection, there is cross interference between measurement signals. It is difficult to ensure detection accuracy. For the same gas to be identified, the recognition precision of traditional gas recognition algorithms is lower than that of gas recognition algorithms based on neural networks. Neural networks achieve higher gas recognition accuracy by adjusting their network layers, the number of neurons in each layer, the activation function of neurons, and the weights between each layer of networks. This收稿日期：2023-04-10；修回日期：2023-08-20；责任编辑：胡娴。
未来十年中国煤炭碳排放量预测
关分析 ， 确定两 因素 间存 在 一定 的相 关 性 ， 后 再进 然
排放量 数据 ， 通过对年 份和煤炭碳 排放 量进行 相关分
者的相关度进行拟合， 分别采用一元线性 回归、 二次
析 ， 到如下结果 （ 图 ２ 表 ４ ： 得 见 、 ）
行回归分析， 拟合回归方程。利用中国近十年煤炭碳 线性 回归以及 Ｓ型曲线 回归。通过 ＳＳ １． 件分 Ｐ Ｓ６０软
关键 词 ： 炭 ； 排 放 量 ； 测 煤 碳 预
中 图分 类 号 ：５ Ｘ１
文 献标 识 码 ： Ａ
Ｐ ｅ ｉｔｏ ｆＣｈｎ ＇ ｒ ｏ ｒ ｄｃｉｎ ｏ ｉａｓＣａｂ ｎ Ｅｍｉｓｏ ｓｆｏ Ｃｏ ｌｉ ｘ ｃ ｄ ｓｉｎ ｒ ｍ ａ ｎ Ｎｅ ｔＤｅ ａ ｅ
Ｗ ａ ｇＹｕ ｌ，Ｔ ｉｎ ｕ ，Ｚ ａ ａ ｎ ｎｉ ｕＪａ ｈ ａ ｈ ｏＹｕ ｎ
未来十年 中国煤炭碳 排放 量预测
王 云丽 ， 建 华 ， 涂 赵媛
（ 湖北大学 资源环境学院 ， 湖北 武汉 ４０ ６ ） ３０２
摘
要： 应对全球 气候变化 ， 低碳经济是实现经济社会 可持 续发展 的一种模式。为 了对低碳经济进行 深入研 究 ，
把握 中国低碳经济研 究文献现状是很有必要 的， 但运 用文献计量学的方法对低碳经济进行 定量 方面的研 究也是
１ 近 十年 中国煤 炭 碳 排放 量
基于BP神经网络的我国碳排放情景预测
摘
要
碳排放预测有助于碳减排 目标和碳减排路径 的科学制定 。借 鉴 Ｓ ＩＰ Ｔ模 型的影响 因素 ， 取人 口、 ＴＲ Ａ 选 城镇 化率、 人
均 Ｇ Ｐ 第三产业 Ｇ Ｐ比例 、 Ｄ、 Ｄ 能源消耗 强度 、 炭消费比例等 ６项 因素为 自变量 ， １８ －２ ０ 煤 以 ９ ０ ０９年 的指标数据 为训 练样本 ， 运
第１ １卷 第 １ ７期 ２ １ 年 ６月 ０１
１７ ～ １ １ （ ０ １ １— １８０ ６ １ ８ ５ ２ １ ）７ ４０ —５
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ． １ Ｎｏ １ Ｊ ｎ ０ １ １ １ ． ７ ｕ ｅ２ １
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｇｎ ｅｉ ｇ ｃｅ ｃ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
⑥
２ １ ＳｉＴｃ ． ｎｎ． ０ ｃ． ｅｈ Ｅ ｇｇ １
环 境 科 学
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的我 国碳 排 放情 景 预 测
宋杰 鲲 张 宇
（ 中国石油大学（ 华东 ） 经济管理学院 东营 ２ ７ ６ ； ， ５ ０ １ 胜利油 田 辛采油厂财务资产管理中心 东 营 ２ ７９ ） 东 ， ５０ １
需要 大量Ｃ Ｅ模 型 和 中 国温 室 气体 排 放情 景 分析 模 型对
我国碳排放进行预测 ， 曹斌 ， 等运用 Ｌ ａ ｅｐ模型对厦 门市碳排 放进行预测 。二是构 建碳排放 与其影 Ｊ 响因素之间的关系模型 ， 设置不同情景对碳排放进
用Ｂ Ｐ神经 网络 方法构建 了我 国碳排放预测模 型， 并对 ２ １－２ １ ０ ０ ０ ５年我 国碳排放进行预测 ， 结果表 明我 国“ 二五” 间应适 十 期 当降低 Ｇ Ｐ增速 ， Ｄ 促使碳排放 目标 的有效 实现 。 关键词 碳排 放 预测 Ｂ Ｐ神 经网络 模 型
人工神经网络预测模型在能耗预测中的应用
人工神经网络预测模型在能耗预测中的应用随着能源消费量的不断增加，人们越来越关注如何合理利用能源和降低能源消耗。
在此背景下，如何准确预测能源消费量，成为了能源管理和优化的重要课题之一。
而人工神经网络预测模型，正是在这个领域中被广泛应用的一种技术。
一、人工神经网络基本原理人工神经网络是一种模仿生物神经网络的数学模型。
它由大量基本处理单元（人工神经元）和它们之间相互连接所组成。
神经元之间的连接权重及阈值值决定了神经元之间的信息传递及处理方式，从而形成特定的信息处理体系。
人工神经网络通过对数据的学习和调整，可以实现诸如分类、识别、预测等多种功能。
二、人工神经网络在能耗预测中的应用在能耗预测中，我们通常可以采集到历史能耗数据，以及影响能耗的相关因素如室内外温度、湿度、用电负荷等数据。
我们可以将这些数据作为输入，训练一个人工神经网络模型，从而实现对未来能耗的预测。
通常来说，能源设备的运行模式及能量消耗与环境温度、湿度等因素密切相关。
因此，我们可以将相关因素作为神经网络的输入层，能耗作为输出层。
通过对历史数据进行训练，神经网络可以自行调整神经元的权重和阈值值，从而得到一个预测模型。
三、人工神经网络预测模型的优点相对于其他方法，人工神经网络模型在能耗预测中具有以下优点：1、适用性广：能够正常工作并具有较好的预测效果，无论是在小规模的预测，还是大规模的预测中都有一定的优势。
2、预测精度高：通过神经元之间相互连接和相互作用进行数据的学习和训练，可以提高预测精度。
3、可迭代和在线更新：人工神经网络的优点之一是可以进行在线学习，及时更新数据，适应新的变化。
四、总结能耗的预测对于现代社会的能源管理和优化至关重要。
人工神经网络预测模型在此领域中被广泛应用，并已经发挥其预测精度高、可迭代和在线更新的优势。
同时，在实践过程中我们也需要注意数据的准备和模型的优化，以提高预测效果。
预测模型的应用还有很大的空间和发展，能源管理者需要对此保持敏锐的观察和前瞻性的思考。
基于ACSOA-BP神经网络的瓦斯含量预测模型
基于ACSOA-BP神经网络的瓦斯含量预测模型
赵伟;陈培红;曹阳
【期刊名称】《煤矿安全》
【年(卷),期】2022(53)1
【摘要】针对煤矿瓦斯含量预测问题,以陈四楼煤矿为例,在煤层瓦斯含量影响因素分析的基础上,通过对种群进行混沌初始化,并引入自适应混沌算法和非线性收敛因子,提出了自适应混沌海鸥算法(ACSOA),建立了基于自适应混沌海鸥算法优化BP
神经网络的瓦斯含量预测模型(ACSOA-BP),将模型应用于矿井进行预测效果检验。
结果表明:陈四楼煤矿二2煤层瓦斯含量与不同因素呈非线性关系,地质构造是控制煤层瓦斯分布的主要因素,ACSOA-BP模型具有更高的预测精度和稳定性。
【总页数】7页(P174-180)
【作者】赵伟;陈培红;曹阳
【作者单位】河南能源化工集团永煤公司陈四楼煤矿;中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TD712
【相关文献】
1.基于神经网络的平煤十矿己15-16煤层瓦斯含量多变量预测模型研究
2.基于改
进BP神经网络的瓦斯含量预测模型3.基于蚁群神经网络的煤矿瓦斯含量预测模型
4.基于循环神经网络的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型研究
5.基于改进蝗虫算法优化长短时记忆神经网络的多参数瓦斯浓度预测模型研究
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能源消费需求的预测 数学建模
本题目给出了某市能源消费结构、能源消费弹性系数、各行业占终端能耗量的比例及能源利用效率情况，仔细阅读数据并完成下面题目：1.运用BP神经网络模型、灰色系统GM（1，1）模型，对此市2013-2020年能源（主要包括煤、石油、天然气、电力）消费需求分别进行预测。
2.充分考虑此市能源消费需求的主要影响因素，如：全市历年国内生产总值（GDP）、人口总数、城市化率、能源结构（可用煤炭消费量占能源消费总量的比例代替）、产业结构（可用第二产业产值占GDP的比例代替）、技术进步（可用单位GDP 能耗代替）等经济社会发展指标历年变化情况，已经提供的历年能源消费数据资料可直接参考，历年GDP、人口数量等数据资料需自行查找（以宝鸡市数据为例）；不考虑能源供给和价格变动因素影响。
运用BP神经网络预测模型和灰色系统GM（1，1）预测模型，先对此市2013-2020年能源消费需求总量以及煤、石油、天然气、电力需求量再进行组合预测，并对预测进行误差分析。
附:表1 某市能源消费结构（1998－2012年）（注：来源于某市统计年鉴单位：万吨标准煤;占比*%）表2 某市能源消费弹性系数（1998－2012年）（注：来源于某市统计年鉴）表3 某市各行业占终端能耗量的比例(2000-2012年)能源预测模型摘要：本文是能源消费需求因素的统计分析和预测问题。
针对所给数据经处理后按照本市生产总值（GDP）、能源结构（可用煤炭消费量占能源消费总量的比例代替）等因素对能源消费需求进行了统计分析归一化处理，建立了2013-2020年各能源消费量的预测分析的BP神经网络预测模型和GM（1，1）灰色系统预测模型，经分析确定了能源消费需求与本市生产总值（GDP）、能源结构间的关系。
针对问题一：首先借助matlab软件，对某市1998-2012年的能源消费结构，与时间的对应关系，运用BP神经网络模型、灰色系统GM（1，1）模型讨论各能源比率及精确度，并预测本市2013-2020年的能源消费需求。
基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析
用& 薛文珑等’’$( 在不同经济增长前景下对海南省能
源消费总量和碳排放量进行预测"并对其驱动因素进
行分析&
以上分析表明%在研究内容上"碳排放影响因素
研究主要集中在碳排放与产业结构和能源结构的相
互影响 方面#研究 尺 度 上" 主 要 集 中 在 国 家 层 面 的 宏
观 分 析# 研 究 方 法 上 主 要 采 用 >gOX) UX>agOX)
农业生产中"排放的碳总量序列是受到多个因素 的制约和交叉影响的复杂时间序列"预测和分析区域 碳排放总 量 的 发 展 趋 势 时 首 先 要 确 定 其 影 响 因 素& 本文参考文献’’(( 的方法"选取人口! T’$ )人均 PJg ! T%$ )农业贡献值 ! T! $ ) 农 机 总 动 力 ! T; $ 和 农 户 固 定资产投资! T"$ 为主要的影响因素& GFGFG # Pa77预 测 模 型
CD引D言 农业是基 础 性 行 业"农 业 生 产 是 重 要 的 生 产 活
动 "农 业 生 产 中 排 放 的 二 氧 化 碳 已 成 为 不 可 忽 视 的 碳 排放源"并已经引起人们的关注& 据有关统计"中国 农业温室气体排放已占总排放量的 ’(I’’( & 随着在 农作物生产中使用的各类产生二氧化碳的物质总量 的增加 "各类环境 污 染 问 题 引 起 人 们 的 重 视" 减 少 温 室气体排放已成为共识& 目前在学术界关于农业碳 排放的研究主要集中在碳排放源的确定)碳源排放系 数的计算)碳排放量的计算方法以及碳排放的影响因 !#国#家#自#然科#学#基#金资#助项目!"’;$"&"( $ &
BP
状态监控 ，动态 显示每个 自然语音理解 引擎 的
状态和流量 。
客户 呼入客户服务 电话后 ，由话务接入系
统负责接 入，用户话务被转接至 电话银行系统
（ 简称 Ｉ ｖ Ｒ），用 户在 Ｉ Ｖ Ｒ 中通 过语 音 菜单 选择需要办 理 的业务 ： （ １ ）如客户在 Ｉ ＶＲ中 选 择转 人工座席，则话务会被转接至话务处理
程，也是神经 网络学 习训练 的过程 ，此过程 一 直进行到网络输出的误差减少到可 以接受 的程 度，或者预先设定的学习次数为止 。本文 就是
＜ ＜上 接 ９ ４ 页
语 音检测、语 音分类、模型 匹配、 聚类 ／自适 可 以实现业务 节点修改的实时生效。 应功 能，通过对用户语音描述 内容的识别 ，将 （ ２ ）系统监控 ＆报表 。提供任意时 间段 用户 诉求初步转写成文字 。 自然语言理解技术 包含 ：语 义匹配、句法分析 、场 景理 解、多轮 会话功 能， 自然语言理解技术 负责将 语音识别 后 的用户 文字内容 ，通过上述技 术最 终将用户 诉求 定位 到 具体 的 Ｉ ＶＲ菜 单节 点，并将 节 点 号返 回给接入 系统。 数 据层 为 整个 智 能语音 识别 系统 提供 数
中，主要包 括：业务节点数据 、行业 词库、同 义词库、敏感 词库 、用户数据及系统 配置 数据、 还有报表展示数据等 内容。 ４ ． ２智能语音 系统应用功 能模块 智 能语 音识 别 系统可 以分为 应用 管 理、 语音识别和语义识别模板 ４ ． ２ ． １应用管理模块可 以分为 （ １ ）后 台管理 。智能语 音识别 系统的后 台管 理模块为业务管理人 员及 维护人员提供 了 Ｉ ＶＲ业 务节 点的维护功能 ，管 理员或维护人员 通 过 可视化 界面 进行 Ｉ ＶＲ菜 单 节点 的领域 设 置 ，业 务子 类、业务条 目、专用 词和 同义词管
碳排放预测 数学建模
碳排放预测摘要碳排放问题在我国已引起广泛的关注，为制定有效的碳减排路径提供决策依据，现需对外来几年的碳排放进行预测，题中需要我们采用多个模型进行预测，其中GM（1,1）、BP神经网络是必须采用的方法，第三种预测模型我们采用了多元线性回归进行预测。
模型一，GM(1,1)预测碳排放模型。
本文收集了从1985—2010年26年的碳排放总量的数据，刚开始的时候将26年的数据都拿进去进行预测，但相对误差太大，故考虑到减少一部分数据，降低相对误差，最后利用1995—2010年的数据进行预测，相对误差达到了9%。
然后通过相关度检验及后验差检验都是非常好的。
并且求解预测出将来5年的碳排放总量，结果在下表。
模型二，BP神经网络预测碳排放模型。
在分析各项影响因素时，提取了下面七个因子：全国GDP、人口总数、城镇化、第三产业所占比率、能源强度能源消费总量、煤炭煤炭石油所占百分比、实际碳排放。
并且利用模型一GM(1,1)预测各因子2011年—2015年的数据，最后利用BP神经网络进行预测，结果在下表。
利用权重对各影响因素进行分析，发现城镇化及能源强度为主要影响因素。
模型三，多元线性回归预测碳排放模型。
在分析各项影响因素时，提取了下面4个影响因子：人均GDP、人口总数、城镇化、能源强度能源消费总量。
利用SPSS 对各个因子进行拟合得到未来几年的预测数据，然后利用多元线性回归对未来几年的碳排放进行预测.并且能源强度与城镇化是主要影响因素。
应用各模型对碳排放总量进行预测年份2011 2012 2013 2014 2015 GM(1,1) 88.403 96.616 105.59 115.4 126.12 BP 88.037 88.974 87.741 87.974 85.807 回归94.2195 104.8865 117.1429 131.2383 147.4613现对上面的数据进行分析，只有BP神经网络在未来是有下降的趋势了，故有两种可能，结合实际现对碳排放的控制逐渐上升，故BP预测有一定的可取性，在2011年中GM(1,1)与BP相近，故在此预测2011年的碳排放为88亿吨左右。
我国碳排放量预测模型
我国碳排放量预测模型我国碳排放量预测模型随着全球气候变化的加剧，碳排放量成为全球关注的重要问题。
我国作为全球最大的碳排放国之一，建立碳排放量预测模型对于制定减排策略和推动可持续发展具有重要意义。
本文将介绍我国碳排放量预测模型的研究现状、模型构建方法和未来发展趋势。
一、研究现状我国在碳排放量预测领域的研究起步较晚，但近年来随着国家对碳排放控制重视程度的提高，相关研究逐渐增多。
目前，国内外学者主要采用情景分析、多元回归分析、神经网络等方法对我国碳排放量进行预测。
其中，情景分析法通过设定不同的政策、经济、能源等情景，预测未来碳排放量；多元回归分析法利用历史碳排放数据和相关影响因素建立回归模型，预测未来碳排放量；神经网络法则通过构建复杂的神经网络模型，对碳排放量进行预测。
二、模型构建方法1.数据收集与处理首先，收集历史碳排放数据及相关影响因素数据，如能源消费、经济增长、人口变化等。
对数据进行清洗、整理和标准化处理，确保数据的质量和可靠性。
2.确定影响因素通过对历史数据的分析，筛选出与碳排放量相关性较高的影响因素。
例如，能源消费结构、能源强度、产业结构、城市化率等。
3.建立回归模型利用筛选出的影响因素，建立多元线性回归模型或非线性回归模型，对碳排放量进行预测。
通过调整模型参数，优化模型的预测精度和稳定性。
4.模型验证与评估将建立的模型应用于实际数据，对模型进行验证和评估。
可以采用交叉验证、ROC曲线分析等方法对模型的预测性能进行评估。
5.制定减排策略根据模型的预测结果，制定相应的减排策略。
例如，调整能源消费结构、提高能源利用效率、推广清洁能源等措施。
三、未来发展趋势1.考虑更多影响因素随着研究的深入，未来预测模型将考虑更多与碳排放相关的因素，如气候变化、政策调整、技术创新等。
这将有助于提高模型的预测精度和稳定性。
2.结合先进技术方法随着人工智能、机器学习等技术的发展，未来预测模型将结合这些先进技术方法，构建更加复杂、精准的模型。
基于 BP 神经网络的我国煤炭消费和碳排放量预测
基于 BP 神经网络的我国煤炭消费和碳排放量预测∗张正球;陈娅【摘要】利用1994~2013年历年的煤炭消费和碳排放量数据，将 BP 神经网络方法应用于我国煤炭消费和碳排放量的预测，通过预测值和实际值的对比分析，预测了2014~2020年的煤炭消费量和碳排放量，预测结果表明：未来几年煤炭消费和碳排放量依旧呈递增趋势，且增长率均不会出现太大的变动。
%According to the coal consumption and carbon emissions data from 1 994 to 2013,the neural network method is applied in the prediction of coal consumption and carbon emissions.By comparing and analyzing the predicted value and the actual value,we predict the coal consumption and carbon emissions from 2014 to 2020.The predications show that in the next few years,coal consumption and carbon emis-sions still show an increasing trend,and the growth rate will not undergo a big change.【期刊名称】《湖南大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】4页(P64-67)【关键词】BP 神经网络;煤炭消费;碳排放量【作者】张正球;陈娅【作者单位】湖南大学数学与计量经济学院，湖南长沙 410082;湖南大学数学与计量经济学院，湖南长沙 410082【正文语种】中文【中图分类】F407.21一引言近年来，能源的大量消耗给生态环境带来了巨大的压力，特别是由于温室效应所导致的气候变暖已严重威胁到人类生产和生活的可持续发展。
世界碳排放预测模型 数学建模
问题 4：把研究结果写成不超过两页的报告，提交给 IPCC。
二、问题分析
问题 1 的分析： 由于问题一要求建立模型预测 2030-2050 年的碳排放情况，首先应收集当
今世界碳排放量的数据，分析碳排放的形式。同时考虑到影响世界碳排放的因 素很多，无法分析各项指标对碳排放的影响程度。于是把世界碳排放大致分为 4 大类 10 小类，建立系统聚类模型对各影响因素进行研究。选出影响程度大的 最为下面 BP 神经网络的输入层。建立具有很强非映射能力的 BP 神经网络模型 来预测 2030 年以及 2050 年前世界碳排放量情况。 问题 2 的分析：
针对问题二，“使全球变暖不超过 2 摄氏度”这一目标是一个模糊的概念， 无法和具体的措施联系起来，于是我们参照二分法解方程的思想建立气象评价方
程 f x 。规定完成目标时 f x >0 反之则<0，恰好完成目标为零点，这样就把
减排问题转化为寻找函数零点的问题。根据在减排 5%到减排 20%之间有最佳减 排计划的假设，应用二分法寻找。最后得出 12.5%的减排比例时合理可行的结论。
在 2002-2011 年期间，IPCC 报告指出：因人为土地使用变化导致的 年净 排放量每年平均 0.9 。美国弗吉尼亚大学气象学教授拉曼地曾说：“要不是早 期的农业带来的温室气体，地球气温很可能还是冰川时期的气温。”因此，选取 “农业用地”作为二级指标来预测世界排放。 指标四：能源指标 （1）化石燃料能耗
森林面积指的是达到要求的树木覆盖的土地面积。森立树木具有吸收二氧化 碳调节小气候的功能；炎热的夏季，林地的地表温度相比非林地要低 3 度到 5 度； 严寒的冬季，林地能够降低风速提高温度等等。然而，全球范围内，森林的面积 在迅速减少，加剧了温室效应。研究显示砍伐森林造成二氧化碳排放量的增加占 总排放量的 8%。因此，“森林面积”是影响世界碳排放预测的重要因素。 （2）农业用地
中国碳中和背景下的驱动因素和结果因素预测分析
中国碳中和背景下的驱动因素和结果因素预测分析摘要：随着全球经济不断发展，工业生产和人们生活中所产生的温室气体形成了温室效应，由于温室效应不断积累，造成全球气候变暖，为应对全球气候变暖，实现碳达峰和碳中和是中国的重要举措。
关键词：碳中和；碳达峰；灰色模型；后验差检验法；递阶最小二乘法0 引言此文首先对驱动因素和结果因素进行阐述，通过皮尔逊相关模型对能源结构与产业结构碳排放的驱动因素增长速度和能源消费碳排放的结果因素增长速度关系进行线性相关分析，再通过灰色模型碳排放的驱动因素与结果因素关系和演化规律进行分析，并采用后验差检验法对结果进行检验。
我们选择使用递阶最小二乘法对难以度量的驱动因素和结果因素进行分析，探究两者的关系属性，对碳排放与吸收的变化规律进行分析。
1皮尔逊相关模型的建立与说明皮尔逊相关模型：皮尔逊相关系数广泛用于衡量两个变量之间的相关性质与相关程度（线性相关）。
协方差公式：(1)相关系数公式：(2)驱动因素增长速度和结果因素增长速度数据如下：表1 驱动因素增长速度和结果因素增长速度年份2012201320142015201620172018驱动因素增长速度（%）3.93.72.71.31.73.23.5结果因素增长速度（%）3.073.481.990.911.152.952.96经计算解得：(3)2通过灰色模型对发展趋势进行预测设：为原始数列计算原始数列级比：（4）若级比落在可容覆盖区内，则数据可应用此模型。
原始数据列的级比处理后进行一次累加的生成数列为：（5）对应微分方程为：（6）构造矩阵和向量:（7）（8）设为待估参数变量，则，微分方程为：，通过最小二乘法求得：（9）解得：（10）则模型的微分方程为：（11）解得预测模型为：（12）表2 各能源消费碳排放的预测模型函数煤石天一水核精度系数煤炭石油天然气一次电力及其他能源水电核电0.280.350.260.300.0.1911992212411972 111111具体计算过程如下：计算灰色模型的原始数据的平均值：（13）计算原始数据的均方差：（14）计算方差比：（15）计算小残差概率：（16）令，，即表3 各预测模型的均方差比与小概率误差精度系数优良合格不合格表4 煤炭，石油，天然气各产生10000千焦的消耗量和产生的量能源种类消耗量生成量（kg ）煤炭1.735.14石油1.093.37天然气1.202.26图1生成量理论值与实际值对比3 递阶最小二乘法Hi-PLS 的搭建与求解 其中自变量在解释因变量集合的作用，PLS 用（van able importancein projection ）来表示：（17）可以检测自变量对驱动因素成分轴的边际贡献；表示轴对的解释能力；表示轴对的累计解释能力。
中国二氧化碳排放峰值的情景预测及达峰特征———基于粒子群优化算法的BP 神经网络分析
〔DOI〕10.19653/ki.dbcjdxxb.2018.05.003〔引用格式〕段福梅.中国二氧化碳排放峰值的情景预测及达峰特征 基于粒子群优化算法的BP神经网络分析[J].东北财经大学学报,2018,(5):19-27.中国二氧化碳排放峰值的情景预测及达峰特征 基于粒子群优化算法的BP神经网络分析段福梅(东北财经大学统计学院,辽宁 大连 116025)〔摘 要〕实现碳排放达到峰值既是中国在全球气候谈判中的国际承诺,也是中国实现经济结构转型和可持续发展的必要选择㊂本文运用基于粒子群优化算法的BP神经网络分析,在8种发展模式下对中国二氧化碳排放峰值进行预测研究㊂研究发现,中国能在经济衰退模式㊁节能模式2等5种模式下实现2030年二氧化碳排放达峰;人均GDP㊁城市化率㊁研发强度㊁非化石能源消费量比重对二氧化碳排放的影响较大,人口㊁能源强度的影响较小㊂〔关键词〕二氧化碳排放峰值;BP神经网络;粒子群优化算法;情景分析法中图分类号:F124;X321 文献标识码:A 文章编号:1008⁃4096(2018)05⁃0019⁃09一㊁问题的提出近年来,随着中国在全球经济体系中的地位愈加重要,能源消耗量和温室气体排放量更是迅速增长㊂为了积极应对全球气候变化,推动世界各国切实采取措施降低二氧化碳排放,2014年11月12日,中国政府与美国政府在北京联合发表了‘气候变化联合声明“,声明提出: 中国计划2030年左右二氧化碳排放达到峰值且将努力早日达峰,并计划到2030年非化石能源占一次能源消费比重提高到20%左右㊂”这个目标在2015年中国向联合国提交的 国家自主决定贡献”及气候变化巴黎大会中都得到了重申㊂二氧化碳排放达到峰值既体现着中国经济的发展方式发生了根本转变,也意味着国内资源限制和环境污染状况得到积极的改善,低碳技术达到更高水平,更是粗犷的发展方式向绿色低碳转型的重要标志,这将会对中国经济和社会产生重大而深远的影响㊂以中国实现碳排放达到峰值的宏观目标为背景,碳排放达峰预测也得了学术界的广泛关注㊂二氧化碳排放峰值预测包括预测模型和情景设计,预测模型有STIRPAT模型㊁IAMC模型㊁IPAT模型㊁GPR模型㊁灰色预测模型㊁时间序列分析和组合模型等,情景设计依据目前已有研究㊁政策对未来经济㊁社会和技术发展路径的预期,通过赋予模型参数不同数值实现,将参数输91收稿日期:2018⁃02⁃27基金项目:中国博士后科学基金特别资助项目 中国完全消耗水资源的规模测算㊁流动格局及影响机理”(2017T100180);中国博士后科学基金面上项目 中国碳排放达峰的情景预测㊁路径规划与经济影响研究”(2016M601318);辽宁省经济社会发展研究课题 辽宁省碳排放达峰的情景预测及经济影响评估”(2018lslktzd-010);辽宁省社会科学规划基金项目 辽宁省高等教育财政支出效率评价”(L17BJY042)作者简介:段福梅(1994-),女,山西吕梁人,硕士研究生,主要从事碳排放研究㊂E⁃mail:187****0242@入模型,进而进行碳排放预测,由于所使用的模型和考虑的情景不同导致得出的结论也不同㊂邓小乐和孙慧[1]运用STIRPAT 模型预测西北五省区碳排放峰值,研究发现在碳排放下降速度与经济发展不能同步增长时,2030年前不能出现峰值;渠慎宁和郭朝先[2]运用STIRPAT 模型预测中国碳排放峰值,研究发现技术对峰值的影响较为重要;柴麒敏和徐华清[3]运用IAMC 模型对中国碳排放总量控制和峰值的四种路径及情景进行深入分析,得出了碳排放出现峰值需要的条件;席细平等[4]运用IPAT 模型研究发现在经济社会发展的同时保持能源强度和碳排放强度合理下降,江西省的碳排放峰值到达时间约在20322035年;聂锐等[5]运用IPAT 模型与情景分析相结合,研究发现低碳情景是江苏省发展最现实㊁最合适的方案;方德斌和董博[6]运用GPR 模型预测中国 十三五”时期碳排放趋势,研究表明与其他方法相比,GPR 具有明显的精度优势,中国能够实现2020年碳排放强度较2005年下降40% 45%的目标;纪广月[7]首先利用灰色关联法筛选指标,其次运用BP 神经网络预测中国碳排放,达到了良好的预测效果,预测相对误差小于1%;赵成柏和毛春梅[8]运用ARIMA 和BP神经网络组合模型预测中国碳排放强度,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,预测中国没有达到2020年碳排放强度较2005年下降40% 45%的目标;Dietz 和Rosa [9]运用IPAT 模型和环境库兹涅茨曲线,利用131个国家的截面数据,研究发现碳排放总量在人均GDP 轴上呈现倒U 型㊂目前关于中国碳排放达峰的研究为碳排放峰值预测提供了较好的研究方法和研究思路参考㊂同时,大部分研究主要基于传统计量模型进行碳排放峰值预测,而二氧化碳排放的影响是一个复杂多变的非线性系统,传统计量模型在预测二氧化碳排放峰值时受到模型选择㊁变量选取和参数估计等影响,造成预测精确性较差㊂BP 神经网络具有很强的非线性㊁自组织㊁自学习能力,能够很好地处理非线性信息[10]㊂目前BP 神经网络在汽车车速预测[11]㊁交通流量预测[12]㊁房价预测[13]㊁气象预报[14]等方面应用广泛,而很少有研究利用BP 神经网络预测二氧化碳排放㊂因此,本文利用BP 神经网络预测二氧化碳排放峰值,并对不同情景模式下二氧化碳排放达峰特征进行分析㊂二、二氧化碳排放影响因素的筛选(一)数据来源二氧化碳排放受人口㊁经济发展㊁能源消费和科技进步等方面的影响,本文初步选取的影响因素为:人口(万人)㊁人均GDP (元/人)㊁城市化率(%)㊁工业增加值比重(%)㊁非化石能源消费量比重(%)㊁能源强度(吨标准煤/万元)和研发强度(%)[1],其中研发强度是全国技术市场成交额占GDP 的比重㊂本文选取1988 2014年的数据,数据来源于‘中国统计年鉴“‘中国能源统计年鉴“和国家统计局网站㊂人均GDP 是以1988年为基期计算的实际GDP;能源强度中的GDP 是以1988年为基期计算的实际GDP,二氧化碳排放量是根据相关公式计算得出㊂目前中国80%以上的二氧化碳排放来自于能源消费的排放,已有研究大部分将地区能源消费总量造成的二氧化碳排放量作为该地区实际的二氧化碳排放量[4]㊂本文也将中国化石能源煤炭㊁石油㊁天然气排放的二氧化碳作为中国实际的二氧化碳排放量㊂计算公式为式(1):二氧化碳排放总量=∑某能源消费量×该能源碳排放因子×4412(1)其中,煤炭㊁石油㊁天然气的碳排放因子采用席细平等[4]㊁方德斌和董博[6]以及赵成柏和毛春梅[8]研究中使用的碳排放因子的平均数,即煤炭燃烧过程碳排放因子为0.7276,石油燃烧过程碳排放因子为0.5666,天然气燃烧过程碳排放因子为0.4367㊂(二)二氧化碳排放影响因素的筛选 基于灰色关联分析灰色关联主要考察参考序列与若干比较序列的曲线相似程度确定联系紧密程度[15],故本文可使用灰色关联分析法确定与二氧化碳排放联系紧密的影响因素,参考序列为二氧化碳排放量,具体步骤如下所示:第一步,对各变量进行无量纲化处理㊂对人口㊁人均GDP㊁城市化率㊁非化石能源消费量比重和研发强度用式(2)变换,对工业增加值比重和能源强度用式(3)变换㊂X′i ()k =X i ()k -minX i ()k maxX i ()k -minX i ()k (2)2X′i ()k =maxX i ()k -X i ()k maxX i ()k -minX i ()k (3)其中,X i =X i ()1,X i ()2, ,X i (){}n ,i =0,1, ,7,X 0为二氧化碳排放序列㊂第二步,计算参考序列与比较序列的关联系数和关联度,分别为式(4)和式(5):ξ0i ()k =min X′0()k -X′i ()k +ρmax X′0()k -X′i ()k X′0()k -X′i ()k +ρmax X′0()k -X′i ()k (4)r 0i =1n ∑nk =1ξ0i()k (5)其中,ξ0i ()k 为参考序列与比较序列在某一时刻的关联系数,ρ为分辨系数,一般取0.5;r 0i 为参考序列与比较序列之间的关联度㊂根据上述步骤计算出的二氧化碳关联度分别为人口(0.7132)㊁人均GDP (0.8875)㊁城市化率(0.8982)㊁工业增加值比重(0.6104)㊁非化石能源消费量比重(0.7998)㊁能源强度(0.7082)㊁研发强度(0.8017)㊂将影响二氧化碳排放的各因素的关联度由大到小排列为:城市化率㊁人均GDP㊁研发强度㊁非化石能源消费量比重㊁人口㊁能源强度㊁工业增加值比重㊂最终选取城市化率㊁人均GDP㊁研发强度㊁非化石能源消费量比重㊁人口㊁能源强度作为影响二氧化碳排放的主要因素㊂三、中国二氧化碳排放峰值预测模型(一)BP 神经网络基本原理BP 神经网络能学习和存贮大量的输入 输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程㊂它的学习规则是使用梯度下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小㊂BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层㊁隐含层和输出层,可以将BP 神经网络看成一个非线性函数,网络输入值和输出值分别为该函数的自变量和因变量㊂典型的BP 神经网络是含有一个隐含层的神经网络结构㊂根据BP 神经网络模型的拓扑结构,设置本文二氧化碳预测模型,具体步骤如下:第一步,网络输入层㊁隐含层㊁输出层节点数的确定㊂将人口㊁人均GDP㊁城市化率㊁非化石能源消费量比重㊁能源强度㊁研发强度这6个主要因素作为输入层的输入,二氧化碳排放量作为输出层的输出,即输入层节点数n =6,输出层节点数m =1;隐含层节点数n 1=n+m +C,C 为1 10的常数,即取值范围为4 13㊂第二步,网络的初始化㊂输入层㊁隐含层㊁输出层之间的连接权值w ij ㊁w jk ,隐含层阈值a,输出层阈值b,其初始值由网络随机给定;初始学习率η()0=0.1,误差精度ε=0.001%,迭代次数M 0=100;激励函数㊁传递函数㊁输出函数选用系统默认设置㊂第三步,输入样本和测试样本的确定㊂本文将1988 2010年数据作为训练样本,20112014年数据作为测试样本,为消除样本数据的差异,需要对数据归一化处理,处理后的数据取值范围为[0.1,0.9],具体公式为式(6):x′ij =0.1+x ij -x minx max -x min×0.8(6)其中,x ij 第i 个影响因素的第j 个观察值,x max ㊁x min 分别为第i 个影响因素的最大值和最小值㊂第四步,网络拓扑结构的确定㊂高玉明和张仁津[13]通过比较在相同样本集和训练次数下各隐含层节点的均方误差值,选取均方误差值最小的网络进行仿真测试㊂本文选取迭代次数为3次㊂当n 1=7或12时,网络训练后的均方误差值很小,但当n 1=7时,BP 神经网络陷入局部最优,故确定隐含层节点数n 1=12,即确定的网络拓扑结构为6-12-1㊂第五步,根据确定的网络结构进行网络训练,训练结束后对测试样本进行仿真测试,预测二氧化碳排放量㊂(二)中国二氧化碳排放预测的模型训练和仿真测试 基于BP 神经网络使用Matlab 进行BP 神经网络的构建㊁训练和仿真测试,经过多次训练,将预测值和实际值的相对误差较小的网络为作为最优网络模型,即确定了最优的连接权值和阈值,使用该网络对二氧化碳排放量进行预测㊂仿真预测结果如表1所示㊂表1BP 神经网络仿真预测结果年 份实际值(亿吨)预测值(亿吨)相对误差(%)201188.849383.7103-5.7839201290.786591.05550.2962201393.319092.1903-1.2096201494.034793.2752-0.8078由表1可知,2011 2014年预测的平均相12对误差仅为2.0244%㊂本文对1988 2014年二氧化碳排放的实际值和预测值进行Mann -Whitney 检验和Kolmogorov -Smirnov 检验,P 值均大于0.8000,远大于显著性水平,则两样本中位数无差异,显示了由模型得到的预测值与实际值非常接近,表明模型的拟合效果较好㊂基准BP 神经网络也存在一些缺陷和不足:首先,网络的收敛速度慢,需要较长时间训练;其次,BP 算法会使误差为局部最小值,而不是全局最小值,造成网络训练达到全局最优的假象㊂而粒子群优化算法能对BP 算法进行优化,克服基准BP 神经网络的缺点㊂(三)基于粒子群优化算法的BP 神经网络原理粒子群优化算法(PSO 算法)用于求解优化问题㊂算法中的每个粒子代表问题的一个潜在解,粒子的特征由位置㊁速度和适应度值来表示,每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值,其值的好坏代表粒子的优劣[16]㊂将粒子群优化算法应用于BP 神经网络,具体算法流程为:确定待优化BP 神经网络的拓扑结构㊁初始权值和阈值;对初始权值和阈值进行编码,编码方式有两种,即向量编码和矩阵编码,本文采用向量编码,假设有N 个待优化的权值和阈值,即群体中的每个粒子被编码成由N 个权值和阈值构成的N 维向量;将训练得到的误差指标函数值作为适应度函数值;计算每个粒子的适应度值;将每个个体的适应度值与其相应个体极值的适应度值进行比较,如果更优则将其作为个体极值;将每个个体的适应度值与全体极值的适应度值进行比较,如果更优,则将其作为全局极值;更新粒子的速度和位置;当满足终止条件时,将粒子解码,得到最优权值和阈值并赋给神经网络;对BP 神经网络进行训练㊂(四)中国二氧化碳排放预测的模型训练和仿真预测 基于粒子群优化算法的BP 神经网络根据设置好的参数,将训练样本输入对网络进行训练,粒子在迭代寻优过程中的适应度随着进化代数逐渐减小,进化45次以后适应度值达到最小,说明粒子群优化算法具有较强的寻优能力㊂通过粒子群优化算法优化后,进行网络训练和仿真测试,具体结果如表2所示㊂表2基于粒子群优化算法的BP 神经网络仿真预测结果年 份实际值(亿吨)预测值(亿吨)相对误差(%)201188.849391.71843.2292201290.786590.5500-0.2606201393.319093.0687-0.2682201494.034793.9066-0.1363由表2可知,2011 2014年预测的平均相对误差仅为0.9736%,低于BP 神经网络预测的相对误差㊂由该模型得到的预测值与实际值非常接近,同样由两独立样本检验得两组数据没有显著差别,说明网络的泛化能力强,也表明该模型的拟合效果优于BP 神经网络㊂为了验证粒子群算法优化BP 神经网络的优势,本文选取了GM (1,1)㊁STIRPAT 模型(分别运用岭回归㊁偏最小二乘回归)两种预测模型作为对照,这三种模型同样使用19882010年数据进行训练,对2011 2014年的二氧化碳排放量进行预测,结果如表3所示㊂由表3可知,神经网络的预测精度高,因而基于粒子群算法优化的BP 神经网络能更准确地预测二氧化碳排放量㊂表3不同预测模型的预测值及相对误差年 份实际值(亿吨)GM (1,1)STIRPAT(岭回归)STIRPAT(偏最小二乘回归)BP 神经网络预测值(亿吨)相对误差(%)预测值(亿吨)相对误差(%)预测值(亿吨)相对误差(%)预测值(亿吨)相对误差(%)201188.849383.8938-5.577577.7020-12.546385.1009-4.218883.7103-5.7839201290.786589.5586-1.352585.0933-6.270988.2418-2.803091.05550.2962201393.319095.60602.450789.4553-4.140390.8607-2.634492.1903-1.2096201494.0347102.06188.536293.3453-0.733291.2481-2.963493.2752-0.8078平均相对误差(%)4.47925.92273.15492.024422四㊁中国二氧化碳排放峰值的情景设定通过建立基于粒子群优化算法的BP 神经网络模型,结合情景分析法就可以预测未来二氧化碳排放量㊂本文参考谌莹和张捷[17]设置情景的方法,将影响二氧化碳排放的各因素的预测结果分为高㊁低两种情景,如表4所示㊂在对各因素预测时参考中国已发布政策及未来发展目标,使预测结果尽可能准确㊂本文以2015年为预测基础年,预测周期设置到2050年,分为七个阶段[18],分别为:2016 2020年㊁2021 2025年㊁2026 2030年㊁2031 2035年㊁20362040年㊁2041 2045年和2046 2050年㊂表42016 2050年各变量的发展速率单位:%因 素速率2016-2020年2021-2025年2026-2030年2031-2035年2036-2040年2041-2045年2046-2050年人口高速0.550.350.15-0.10-0.15-0.20-0.25低速0.400.20-0.05-0.15-0.25-0.35-0.45GDP 增速高速7.006.896.315.694.834.173.69低速6.505.504.504.003.503.303.00城市化率高速1.902.071.270.360.380.050.08低速1.000.500.600.550.500.470.40非化石能源消费量比重高速5.004.002.005.004.001.861.00低速4.003.001.504.003.001.701.50能源强度高速4.364.163.963.763.663.563.46低速2.462.262.061.961.861.761.70研发强度高速9.008.508.007.507.006.506.00低速8.508.007.507.006.506.005.50第一,人口㊂中国1988 2014年人口呈现上升趋势,但中国人口增长率整体呈下降趋势㊂2015年中国人口达137462万人㊂国家卫生计生委指出全面开放二胎政策后,预计2030年中国总人口达14.50亿人,并且随后出现人口负增长,2050年总人口为13.80亿人,本文将该预测结果作为人口高速增长的预测值;中国社科院人口与劳动经济研究所研究认为,中国人口将会在2025年达到14.13亿人的峰值,而到2050年中国人口数量将会比2015年还低,故本文将该预测结果作为低速增长的预测值㊂第二,人均GDP㊂已预测出未来中国总人口数,通过预测不变价GDP 即可得到人均GDP 的预测值㊂2014年中国GDP 增长率为7.30%,按可比价格计算,2015年中国GDP 增长率为6.90%㊂根据目前的经济形势,中国应主动适应经济发展新常态,坚持供给侧改革,实现经济 稳中求进”,因而在未来发展过程中,中国GDP 增长速率不会上升㊂本文将毕超[19]研究中的GDP 增长率作为GDP 高速增长的预测值;将国家统计局核算司的预测[20]作为GDP 低速增长的预测值㊂第三,城市化率㊂中国城镇化进程推动了交通㊁建筑业和工业的能源需求,2015年中国城市化率为55.77%,与发达国家还有较大的差距㊂国家新型城镇化规划(2014 2020年)发展目标为:常住人口城镇化率达到60%左右㊂本文将毕超[19]对中国城市化率水平的预测作为城市化率高速增长的预测值;将张妍和黄志龙[21]的预测作为低速增长的预测值㊂第四,非化石能源消费量比重㊂新能源的发展成为世界发展的必然趋势,中国将加大对非化石能源的投资,促进非化石能源的进一步发展㊂2015年中国非化石能源消费量比重达到12%㊂毕超[19]根据中国一次能源消费结构测算出非化石能源比重,本文将其作为高速发展的预测结果;‘2050年世界与中国能源展望“中指出中国2050年煤炭㊁石油㊁天然气消费比重分别为37%㊁14%㊁18%,即非化石能源比重为31%,本文将其作为低速发展的预测结果㊂第五,能源强度㊂‘IEA 世界能源展望报告2015“指出,中国能源强度已经进入一个大幅度下降的阶段㊂2015年中国能源强度为2.49吨标准煤/万元㊂李虹和娄雯[22]测算出 十三五”规划期间单位GDP 能耗的低速率和高速率年均下降率为2.46%和4.36%,本文分别将其作为低速和高速下降的能源强度下降率,本文假定各情景的下降率在各阶段中递减㊂32第六,研发强度㊂‘技术市场 十二五”发展规划“明确提出,到2015年技术合同成交额突破10000亿元,研发强度达1.48%㊂本文将 十二五”期间中国研发强度作为低速增长时第一阶段的年均增长率,第二至第七阶段增长率递减;高速增长的年均增长率根据低增长率设定㊂五、中国二氧化碳排放的峰值预测利用基于粒子群优化算法的BP 神经网络对中国未来二氧化碳排放量进行预测,将不同的情景组合输入网络,预测64种情景下中国20152050年二氧化碳排放量,其中变量顺序为人口㊁人均GDP㊁城市化率㊁非化石能源消费量比重㊁能源强度和研发强度㊂根据二氧化碳排放的预测结果,将64种情景划分为8种情景模式,具体结果如表5所示㊂表5各情景模式下的二氧化碳排放预测值注:H 表示各因素高速增长;L 表示各因素低速增长; 表示该情景在2050年内没有达到峰值㊂(一)2030前实现碳排放达峰的情景分析低碳模式2中的情景59能够在2030年前实现碳排放达峰,达峰时间为2029年,峰值为990182.2609万吨㊂该情景下中国人口在2030年达峰,GDP 与城市化率以低速率增长,其增长率分别为4.50%㊁0.60%,能源强度以低速42率下降,但非化石能源消费量比重与研发强度均已高速增长,达峰时非化石能源消费量比重达19.58%,研发强度达4.97%,中国采用该路径实现排放达峰需采取强有力的节能减排政策㊂(二)2030年实现碳排放达峰的情景分析第一,经济衰退模式下中国二氧化碳排放量在2030年达到峰值,峰值为991101万吨左右㊂经济衰退模式强调各因素均以低速率发展,该模式下二氧化碳排放虽已达峰,但与节能模式2相比,人均GDP 同样低速增长,节能模式2的能源技术水平更高,二氧化碳排放峰值较小,故不采取该种模式来实现碳排放达峰㊂第二,节能模式2下中国二氧化碳排放在2030年达到峰值,峰值为990600 991100万吨,该模式强调人均GDP 低速增长,政府及企业节能意识加强,主要驱动因素为能源技术水平㊂节能模式2与节能模式1最大的区别是人口和GDP 的增长速率较低,说明人均GDP 对二氧化碳排放影响作用较大,中国在实现经济低速稳定增长时,着力于节约能源㊁降低能源消耗,采用新兴能源代替能耗高㊁效率低的能源,二氧化碳排放可达峰㊂第三,低碳模式2下中国二氧化碳排放在2030年达到峰值,峰值为990182 991100万吨,该模式强调人均GDP 低速增长,实行全方位的节能减排,主要驱动因素为能源技术水平㊂低碳模式2与低碳模式1的区别同样为人均GDP,低碳模式2下二氧化碳排放峰值低于节能模式2,说明相对于节能模式2,发展全方位的节能减排能使得二氧化碳峰值有所下降㊂第四,强化节能模式下中国二氧化碳排放在2030年达到峰值,峰值为991069 991102万吨,该模式强调人均GDP 高速增长,节能减排强度与强化低碳模式相同,经济发展与能源技术水平共同驱动㊂该模式下,影响二氧化碳排放的促进因素和抑制因素都高速增长,但该种情景很难达到,这是由于在转变经济发展方式时,中国GDP 很难再以高的增速增长,而人口在全面开放二胎后会有短暂的增长,即人均GDP 很难以高速增长,城市化率也会受一定影响㊂第五,强化低碳模式下中国二氧化碳排放在2030年达到峰值,峰值为990124 991093万吨,该模式强调人均GDP 低速增长,节能减排强度强于低碳模式,主要驱动因素为能源技术水平㊂人均GDP 低速稳定增长,经济发展方式实现快速转变,其中能源强度快速下降是节约能源,降低消耗的结果,加大技术投资力度及新能源的开发使用使得研发强度和非化石能源消费量比重快速增长㊂强化低碳模式与低碳模式2下的二氧化碳排放趋势类似,其中情景64峰值最小,但该种模式发展也不切合实际㊂(三)2030年后实现碳排放达峰的情景分析第一,基准模式下二氧化碳排放在2050年前未达到峰值㊂该模式强调中国按目前发展趋势并且不采取任何强制措施进行减排,主要驱动因素是人均GDP,依旧以经济增长来促进社会发展,能源强度及技术发展以历史趋势发展,发展速率较慢㊂基准模式以中高速发展经济为目标尽快完成工业化进程㊂因此,需要采取一定措施来控制影响二氧化碳排放的各因素的增长率㊂第二,节能模式1大部分情景下中国二氧化碳排放量在2050年前未达到峰值,情景13 16二氧化碳排放在2044 2046年达峰㊂该模式强调人均GDP 高速增长,主要驱动因素为经济发展㊂政府及企业有节能意识,认识到通过减少化石能源消费㊁降低能源消耗㊁提高技术水平㊁加大开发新型能源的投资能够实现节能减排㊁低碳发展的目标,然而践行力度较差㊂由情景5 16可知,仅能源强度或非化石能源消费量比重快速发展,经济保持高速增长时,二氧化碳排放在2050年前不能达峰;而在仅研发强度快速增长,促进二氧化碳排放的各因素都保持高速增长时,二氧化碳排放在2050年前能够达峰,达峰时间为2044 2046年,峰值为991102 991103万吨㊂分析可知,人口对二氧化碳排放的影响较小,甚至出现在人口高速变化情景下二氧化碳排放量要小于低速变化情景,这是由于使用神经网络训练后只能体现出高的预测精度,不能够体现各因素如何影响二氧化碳排放㊂第三,低碳模式1大部分情景下二氧化碳排放量在2030年不能达到峰值,其中情景26 28可达峰㊂该模式强调人均GDP 高速增长,实行全方位的节能减排,经济发展和能源技术水平共同驱动㊂情景17 21二氧化碳排放在2050年前未达峰,其特点是经济增长的速度仍高于抑制二氧化碳排放因素的发展速度;而情景22 25二氧化碳排放在2044 2046年达峰,峰值小于节能模式1;情景26 28下二氧化碳排放在203052。
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基于BP神经网络的我国煤炭消费和碳排放量预测[摘要] 利用1994～2013年历年的煤炭消费和碳排放量数据，将BP神经网络方法应用于我国煤炭消费和碳排放量的预测，通过预测值和实际值的对比分析，预测了2014～2020年的煤炭消费量和碳排放量，预测结果表明：未来几年煤炭消费和碳排放量依旧呈递增趋势，且增长率均不会出现太大的变动。
[关键词] BP神经网络；煤炭消费；碳排放量[中图分类号] F407.21[文献标识码] A[文章编号] 1008―1763（2015）01―0064―04The Prediction of China's Coal Consumption and CarbonEmissions Based on BP Neural NetworkZHANG Zhengqiu，CHEN Ya（College of Mathematics and Econometrics，Hunan University，Changsha410082，China）Abstract：According to the coal consumption and carbon emissions data from 1994 to 2013，the neural network method is applied in the prediction of coal consumption and carbon emissions. By comparing and analyzing the predicted value and the actual value，we predict the coal consumption and carbon emissions from 2014 to 2020.The predications show that in thenext few years，coal consumption and carbon emissions still show an increasing trend，and the growth rate will not undergo a big change.Key words：BP neural network；coal consumption；carbon emissions一引言近年来，能源的大量消耗给生态环境带来了巨大的压力，特别是由于温室效应所导致的气候变暖已严重威胁到人类生产和生活的可持续发展。
如何正确、有效地应对气候变化所带来的一系列问题已成为全球共同面临的巨大挑战。
目前，我国是世界上最大的煤炭消费国，二氧化碳的排放量也仅次于美国，居世界第二位，如何控制和减少碳排放已成为我国政府亟需解决的问题。
我国政府在哥本哈根会议上承诺：到2020年，单位GDP碳排放强度比2005年降低40%～45%，并将其作为约束性指标纳入社会和国民经济发展的中长期规划。
对我国未来的煤炭消费和碳排放量进行科学预测，能够帮助有关部门制定更合理、更符合中国发展实情的能源政策和环境政策，能够更好地推动国民经济又好又快发展。
国内外已有不少学者研究了煤炭消耗与碳排放问题，如Zhang X. P.等[1]研究了我国经济发展、能源消耗和碳排放的格兰杰因果关系的存在及其方向；Chang C. C.[2] 利用多变量整协的检验方法研究了我国碳排放、能源消耗和经济发展之间的关系[2]；Li F. 等[3]利用面板单位根与异构的面板协整关系研究了我国大陆30个省市的经济发展与能源消耗的关系；张会新等[4]运用三角灰色系统模型预测煤炭消费量，得出了短期内煤炭消费量会随着GDP增长而逐年增加的结论；张兴平等[5]用1980～2005年的数据对我国煤炭消费进行协整分析，认为煤炭消费与国内生产总值（GDP）、结构变化和效率之间存在长期均衡关系；田立新等[6]通过建立一系列微分方程对我国人口、GDP、煤炭消耗以及碳排放进行预测；宋杰鲲等[7]选取了人口、城镇化率、人均GDP等6个因素为自变量，运用BP神经网络方法构建我国碳排放预测模型，并对2010～2015年我国碳排放量进行预测。
上述研究都是在探寻煤炭消费（或碳排放量）与人口、GDP等因素之间的关系，本文拟基于煤炭消费和碳排放量的历年数据，利用BP神经网络方法建立煤炭消费和碳排放量的趋势预测模型，并对未来几年的煤炭消费和碳排放量进行预测。
二煤炭消费和碳排放量的BP神经网络预测模型BP神经网络应用于预测有三种方式：回归预测、趋势预测和组合预测。
本文拟采用神经网络趋势预测的思路，建立3层BP神经网络，输入变量是历年煤炭消费量和碳排放量，中间为隐含层，通过调整神经元之间的连接权值来使网络逼近实际值，最后一层为输出层，输出煤炭消费量和碳排放量，最后再运用训练好的网络进行预测。
（一）输入输出变量的确定及样本预处理选取1994～2013年的煤炭消费和碳排放量作为总体样本，其中把前15年的数据作为训练样本，后5年的数据作为检验样本。
输入变量为历年煤炭消费和碳排放量数据，输出变量为未来年份的煤炭消费和碳排放量数据。
我们采用最大-最小规范化的方法对原始数据进行归一化处理，具体如下：x′=x-xmin xmax -xmin湖南大学学报（社会科学版）2015年第1期张正球，陈娅：基于BP神经网络的我国煤炭消费和碳排放量预测式中x为原始样本数据，xmax ，xmin 分别为原始数据中的最大、最小值；x′为归一化变换后的数据。
归一化后的数据如表1。
（二）BP神经网络预测模型的建立通常采用Sigmoid函数（S型函数）作为BP神经网络算法中的神经元激活函数，即fs=11+e-s本模型的输出层为单一的煤炭消费量或碳排放量，用BP 神经网络方法进行预测的具体步骤如下：（1）样本归一化处理，使所有数据的值处于（0，1）之间；（2）确定网络的初始结构；（3）设定网络的训练函数、学习函数、传递函数、训练步数及训练精度；（4）权值和阀值初始化，第一次取值尽可能小；（5）训练网络；（6）判断网络是否快速收敛且达到误差要求，若没有，则返回（4）；（7）由检验样本得到网络预测值，比较预测值和实际值，看预测误差是否达到要求，若没有，则返回（4）；（8）进行目标预测并绘制相应图表。
除最大训练步长和目标误差两个参数外，其他参数都采用缺省值。
用检验样本检验训练好的网络，以判断网络的泛化性能，若第一次训练后得到的预测模型不理想，则需要进行多次训练。
（三）实证分析（1）煤炭消费量预测分析依据1994～2013年的煤炭消费量数据，拟建一个三层神经网络，输入层为5个节点，依次为历年煤炭消费量，隐层节点数的选取依据2n+1的经验方法，先设定11个节点，输出层为1个节点，为下一年的煤炭消费量，则网络的初始结构为5×11×1，再依据训练情况逐步调整。
第一次训练：训练函数设为trainlm，学习函数为tansig，传递函数为purelin，训练步数为5000，训练精度为0.00001，训练收敛极快。
但当把检验样本输入进行检验时效果极差，无法进行预测。
进行多次训练后得到2014年煤炭消费量的预测值。
图1为第一次训练后的煤炭消费量预测结果图，图2为多次训练后的煤炭消费量预测结果图。
图1第一次训练后的预测结果图图2多次训练后的预测结果图从上表看，检验样本的误差及误差率较小，具有较好的拟合效果，故依此神经网络模型可以较好地预测2014年的煤炭消费量。
依据神经网络趋势滚动预测的原理，我们将预测得到的2014年的煤炭消费量作为已知量，以1995～2014年的煤炭消费量为样本数据，再依据上述同样的方法建立神经网络模型，经过多次网络训练，预测2015年的煤炭消费量。
依此类推可得到2014～2020年的煤炭消费量预测值如表3：表3煤炭消费量预测值表（万吨标准煤）图3煤炭消费量趋势图（2）碳排放量预测分析对于碳排放量的预测，仍然把训练函数设为trainlm，学习函数为tansig，传递函数为purelin ，训练步数为5000，训练精度为0.00001。
多次训练后得到较为满意的结果。
图4为多次训练后的碳排放量预测结果图。
图4多次训练后的预测结果图网络检验值如表4。
从表4可知，检验样本的误差及误差率较小，具有较好的拟合效果，故依此神经网络模型可以较好地预测2014年的碳排放量。
同样地，依据神经网络趋势滚动预测的原理，我们将预测得到的2014年的碳排放量作为已知量，以1995～2014年的碳排放量为样本数据依据上述同样的方法建立神经网络模型，预测2015年的碳排放量，依此类推，可得到2014～2020年的碳排放量预测值及趋势图：表4碳排放量检验表（亿吨）三结论和建议本文基于1994～2013年的煤炭消费量和碳排放量数据，建立BP神经网络趋势预测模型，预测了2014～2020年的煤炭消费量和碳排放量。
从2015年开始到2020年这6年的预测值均是将之前所得到的预测数据作为样本数据而进行的，虽然在预测上可能会将误差扩大，但是在每一年的预测中，所建立的预测模型的误差及误差率较小，故此趋势预测还是能比较准确地描述未来几年的煤炭消费和碳排放量的变化趋势。
从所表现的趋势来看，未来几年的煤炭消费和碳排放量依旧呈递增的趋势，且增长率不会出现太大的变动，均在一定范围内的增长幅度间递增。
[8]根据表2，表4的煤炭消费量检验表和碳排放量检验表，由所建的神经网络模型所做的预测的相对误差均较小，预测模型的预测效果比较好。
通过对我国煤炭消费和碳排放量的预测，可以看出我国节能减排的道路依旧艰辛，为此提出如下政策建议：1.依靠科技进步和政策引导，提高能源利用效率，大力开发使用新能源。
我国的能源储存结构和经济结构决定了我国以煤炭为主的能源结构在短期内不大可能改变，应加强科技创新，提高煤炭利用效率，勘探开发新能源，为将来的能源结构转化提供科技保障，建立稳定、经济、安全的能源供应体系。
同时提高碳的循环利用，减少碳排放。
2.积极借鉴国际先进经验，完善能源法律法规，建立我国能源安全的预警机制、储备机制和危机应急机制。
完善大气环境污染检测体系，加强与世界各国联系，共同应对全球变暖危机。
加大有关部门的执法力度，加大违法行为的惩治力度，共同营造良好的能源环境和大气环境。
只有更坚定的坚持节能减排，加强国家的宏观减排调控力度，加强科技创新，加大执法力度、惩治力度，才能有效地减少煤炭消费和碳排放量，才能更好地走可持续发展的道路。
[参考文献][1]Zhang X.P，Cheng X.M. Energy consumption，carbonemissions，and economic growth in China[J].Ecological Economics，2009，68（10）：2706-2712.[2]Chang C.C. A multivariate causality test of carbon dioxide emissions，energy consumption and and economic growth in China[J].Applied Energy，2010，87（11）：3533-3537.[3]Li F，Dong S.C，Li X，Liang Q.X，Yang W.Z. Energy consumptioneconomic growth relationship and carbon dioxide emissions in China[J].Energy Policy，2011，39（2）：568-574.[4]张会新，白嘉. 基于三角灰色系统模型的煤炭消费预测[J]. 统计与决策，2011，（23）：38-40.[5]张兴平，赵旭，顾蕊. 我国煤炭消费与经济增长关系的多变量协整分析[J]. 煤炭学报，2008，33（6）：713-716.[6]田立新，高琳琳. 利用微分方程建立煤炭消耗及碳排放量预测模型[J]. 能源技术与管理，2012，（2）：161-164.[7]宋杰鲲，张宇. 基于BP神经网络的我国碳排放情景预测[J]. 科学技术与工程，2011，11（17）：4108-4111+4116.[8]邓明君，罗文兵.国际碳足迹研究前沿演进的可视化[J].湖南科技大学学报（社会科学版），2013，（3）：94-98.。