本文關(guān)鍵詞：基于系統(tǒng)聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界碳排放預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：全球變暖是一種人為現(xiàn)象,既危害自然生態(tài)系統(tǒng)的平衡,也威脅人類(lèi)的生存與發(fā)展。政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)(IPCC)第4次評(píng)估報(bào)告指出,人類(lèi)燃燒化石燃料所產(chǎn)生的二氧化碳是全球變暖的主要誘因。對(duì)全球變暖的擔(dān)憂(yōu)促使世界碳排放預(yù)測(cè)研究成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。世界碳排放預(yù)測(cè)模型是其研究的重要內(nèi)容,該類(lèi)模型一般采用單一預(yù)測(cè)模型、融合預(yù)測(cè)模型對(duì)世界碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)。兩類(lèi)預(yù)測(cè)模型各有優(yōu)劣,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,對(duì)融合預(yù)測(cè)模型進(jìn)行深入研究,提出基于系統(tǒng)聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界碳排放預(yù)測(cè)模型。首先,本文對(duì)兩類(lèi)世界碳排放預(yù)測(cè)模型進(jìn)行梳理匯總,并比較說(shuō)明兩類(lèi)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。結(jié)果表明單一預(yù)測(cè)模型操作簡(jiǎn)便、結(jié)果客觀可信,但假設(shè)條件較多且預(yù)測(cè)精度不高;融合預(yù)測(cè)模型相對(duì)復(fù)雜,但方法靈活、應(yīng)用廣泛、信息利用率高,預(yù)測(cè)精度相對(duì)較高。其次,針對(duì)世界碳排放預(yù)測(cè)指標(biāo)的復(fù)雜性與多樣性,構(gòu)建系統(tǒng)聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界碳排放預(yù)測(cè)模型,并闡述該模型在世界碳排放預(yù)測(cè)中的適用性。最后,本文從經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、環(huán)境因素等四個(gè)角度出發(fā),選取人均GDP、總?cè)丝�、森林面積、化石燃料能耗等10個(gè)指標(biāo),運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)分析法全面提取影響世界碳排放預(yù)測(cè)的指標(biāo),從而構(gòu)建不同的世界碳排放預(yù)測(cè)指標(biāo)層,使世界碳排放預(yù)測(cè)值在很大程度上接近實(shí)際世界碳排放值。將設(shè)計(jì)好的指標(biāo)層輸入MATLAB軟件中進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算,得出相應(yīng)預(yù)測(cè)結(jié)果,通過(guò)兩兩比較確定采用最優(yōu)指標(biāo)層的預(yù)測(cè)模型,并預(yù)測(cè)2015年、2016年世界碳排放量分別為400.01(PPM)、402.98(PPM)。本研究詳細(xì)分析了世界碳排放預(yù)測(cè)指標(biāo),并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于系統(tǒng)聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界碳排放預(yù)測(cè)模型比傳統(tǒng)單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型具有更高的信息利用率,預(yù)測(cè)精度更高,具有更好地適用性。
【關(guān)鍵詞】：系統(tǒng)聚類(lèi) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 世界碳排放預(yù)測(cè) 融合預(yù)測(cè)模型
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：X32;TP183
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 緒論9-23
• 1.1 概述9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-18
• 1.2.1 世界碳排放預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.2 系統(tǒng)聚類(lèi)分析研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3 論文研究目的與意義18-19
• 1.3.1 論文的研究目的18
• 1.3.2 論文的研究意義18-19
• 1.4 論文研究的主要內(nèi)容及框架19-21
• 1.5 論文研究可能的創(chuàng)新之處21-23
• 第2章 兩類(lèi)世界碳排放預(yù)測(cè)模型研究及比較23-35
• 2.1 世界碳排放預(yù)測(cè)單一模型23-29
• 2.1.1 灰色預(yù)測(cè)模型23-26
• 2.1.2 支持向量回歸機(jī)預(yù)測(cè)模型26-28
• 2.1.3 Logistic回歸預(yù)測(cè)模型28-29
• 2.1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型29
• 2.2 世界碳排放預(yù)測(cè)融合模型29-33
• 2.2.1 基于灰色關(guān)聯(lián)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)世界碳排放預(yù)測(cè)模型30-31
• 2.2.2 基于灰色支持向量機(jī)回歸世界碳排放預(yù)測(cè)模型31-32
• 2.2.3 基于STIRPAT的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)世界碳排放預(yù)測(cè)模型32
• 2.2.4 基于LEAP的世界碳排放情景分析模型32-33
• 2.3 兩類(lèi)世界碳排放預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)33-35
• 第3章 基于系統(tǒng)聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界碳排放預(yù)測(cè)模型35-53
• 3.1 世界碳排放預(yù)測(cè)指標(biāo)分析35-38
• 3.1.1 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)36
• 3.1.2 社會(huì)指標(biāo)36-37
• 3.1.3 環(huán)境指標(biāo)37-38
• 3.1.4 能源指標(biāo)38
• 3.2 系統(tǒng)聚類(lèi)理論及其實(shí)現(xiàn)過(guò)程38-43
• 3.2.1 系統(tǒng)聚類(lèi)相關(guān)理論38-39
• 3.2.2 系統(tǒng)聚類(lèi)模型39-40
• 3.2.3 系統(tǒng)聚類(lèi)分析在spss中的實(shí)現(xiàn)過(guò)程40-43
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及實(shí)現(xiàn)過(guò)程43-46
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論43-44
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法44-45
• 3.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MATLAB的實(shí)現(xiàn)45-46
• 3.4 基于系統(tǒng)聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界碳排放預(yù)測(cè)模型46-52
• 3.4.1 問(wèn)題描述46
• 3.4.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法46-47
• 3.4.3 基于系統(tǒng)聚類(lèi)的世界碳排放預(yù)測(cè)指標(biāo)體系構(gòu)建47-49
• 3.4.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建世界碳排放預(yù)測(cè)模型49-51
• 3.4.5 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)反歸一化處理51-52
• 3.5 本章小結(jié)52-53
• 第4章 世界碳排放預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用53-59
• 4.1 實(shí)例簡(jiǎn)介53-54
• 4.2 系統(tǒng)聚類(lèi)分析世界碳排放預(yù)測(cè)指標(biāo)54-56
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)世界碳排放量56-59
• 第5章 結(jié)論與展望59-61
• 5.1 主要研究成果59
• 5.2 展望59-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 附錄66-68
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果68

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  本文關(guān)鍵詞：基于系統(tǒng)聚類(lèi)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界碳排放預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：296643