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基于Lasso-BP神经网络模型的河南省碳达峰路径研究 被引量：14
1
作者 赵金辉 李景顺 +1 位作者 王潘乐 侯高杰 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期151-156,164,共7页
为探索河南省碳达峰路径,满足河南省碳达峰战略需求,选取河南省2001—2020年社会、经济、能耗、资源4个维度的12个指标,使用Lasso-BP神经网络方法,建立河南省碳排放量预测模型。基于12个指标数据的回归分析,设计了6条发展路径,对河南省2... 为探索河南省碳达峰路径,满足河南省碳达峰战略需求,选取河南省2001—2020年社会、经济、能耗、资源4个维度的12个指标,使用Lasso-BP神经网络方法,建立河南省碳排放量预测模型。基于12个指标数据的回归分析,设计了6条发展路径,对河南省2021—2035年的碳排放量进行预测。结果表明:1)12个维度的因素中,影响碳达峰的6大关键因素为煤炭消费占比、单位GDP能耗、森林覆盖率、能源消费总量、第二产业GDP比重和私人汽车拥有量;2)追求单因素发展的路径1—4均无法在2030年实现碳达峰;在路径5、6下,河南省将于2029年碳达峰,相较于路径5,路径6的峰值排放量低2.53 Mt,峰值为510.91 Mt CO_(2);3)为实现碳达峰,在“十四五”和“十五五”阶段,应分别将煤炭消费占比、单位GDP能耗、森林覆盖率、能源消费总量、第二产业GDP比重、私人汽车拥有量的年均增长率控制在-4.0%和-5.0%、-3.5%和-4.0%、2.0%和3.0%、0.5%和0.4%、-1.5%和-2.0%、7.5%和7.0%。 展开更多
关键词 碳达峰 Lasso回归 BP神经网络 路径研究 碳排放预测
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