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中國(guó)二氧化碳排放峰值的情景預(yù)測(cè)及達(dá)峰特征——基于粒子群優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

段福梅 東北財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院; 遼寧大連116025

摘要：實(shí)現(xiàn)碳排放達(dá)到峰值既是中國(guó)在全球氣候談判中的國(guó)際承諾，也是中國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展的必要選擇。本文運(yùn)用基于粒子群優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，在8種發(fā)展模式下對(duì)中國(guó)二氧化碳排放峰值進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)能在經(jīng)濟(jì)衰退模式、節(jié)能模式2等5種模式下實(shí)現(xiàn)2030年二氧化碳排放達(dá)峰；人均GDP、城市化率、研發(fā)強(qiáng)度、非化石能源消費(fèi)量比重對(duì)二氧化碳排放的影響較大，人口、能源強(qiáng)度的影響較小。

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