【摘 要】
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准确的碳排放预测可以为政府制定减排政策提供参考依据,在减缓全球变暖方面发挥着举足轻重的作用。本文首创性的应用了基于核方法的多元非线性灰色模型（KGM（1,N））来预测CO2排放量,但KGM（1,N）的不确定参数可能影响预测精度,很难保证建立的模型为适用全国及区域碳排放数据的最优模型,因此本文利用粒子群算法（PSO）优良的寻优能力对模型参数进行优化,以提高其预测性能和模型适用性。碳排放量数据受多因素
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准确的碳排放预测可以为政府制定减排政策提供参考依据,在减缓全球变暖方面发挥着举足轻重的作用。本文首创性的应用了基于核方法的多元非线性灰色模型（KGM（1,N））来预测CO2排放量,但KGM（1,N）的不确定参数可能影响预测精度,很难保证建立的模型为适用全国及区域碳排放数据的最优模型,因此本文利用粒子群算法（PSO）优良的寻优能力对模型参数进行优化,以提高其预测性能和模型适用性。碳排放量数据受多因素影响,呈非线性特征,而KGM（1,N）模型可以有效处理这种非线性数据;影响因素间有不可忽略的相关性,所以普通最小二乘法（OLS）不适用于模型参数估计,而KGM（1,N）使用核方法来解决凸优化问题,其稳定性会更强;此外,已有研究大多都是一步预测碳排放量,为了进行多步预测,本文采用具有时滞效应的灰色关联分析来确定影响因素。本文旨在研究PSO-KGM（1,N）模型在预测全国和各省市自治区CO2排放中的适用性和准确性。这一尝试可以为相关研究提供一定的参考,补充预测方法。最后预测2021-2025年中国及30个省市自治区（除港澳台和西藏）的CO2排放量,以提供可靠的预测结果。研究结果表明,提出的PSO-KGM（1,N）模型在碳排放领域具有良好的预测性能,与其他方法相比,也具有更好的准确性和适用性。但模型的预测性能随着预测周期长度的增加而略有下降,因此只适用于短期预测。根据预测结果,北京是唯一一个碳排放出现负增长的地区,有望在2025年之前实现碳达峰,而减排效果不佳的省市自治区大多位于经济欠发达的西部和东北地区。如果不采取有效措施,中国将无法实现2030年前碳达峰目标,各地区也将无法实现提出的率先达峰目标。
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