【摘 要】
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《环境保护综合名录》作为在工业领域支撑环境经济政策的基础性工作之一，是国家相关经济部门制定环境经济政策的重要参考.在该名录中，"高污染、高环境风险"("双高")产品子
【机 构】
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北京理工大学化工与环境学院,北京100081
【出 处】
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中国环境科学学会环境经济学分会2013年年度会议
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《环境保护综合名录》作为在工业领域支撑环境经济政策的基础性工作之一，是国家相关经济部门制定环境经济政策的重要参考.在该名录中，"高污染、高环境风险"("双高")产品子名录是其核心内容，但是现有的"双高"产品(工艺)名录制定方法繁琐，且耗时长.基于环境代价理论的分析，出于数据易获得性的考虑，本工作以化学品的毒理及降解特性参数建立环境损害指数模型(简称R指数模型)，该模型对于快速、海量遴选"双高"产品备选清单具有很大的优越性.通过BP神经网络学习行业协会及相关专家研究制定的"双高"产品(工艺)名录的技术内涵，预测符合"双高"要求的产品.在本工作中对比两种技术方法，得出R指数模型与BP神经网络预测的"双高"产品(工艺)结果相似率为53.7％.
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