【摘 要】
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基于STIRPAT模型,选择旅客周转量、货物周转量、人均GDP、机动车保有量、碳排放强度、能源结构和城市化率7项指标作为我国区域交通碳排放影响因素,建立基于支持向量回归机的
【机 构】
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河北工业大学土木与交通学院,天津市绿色交通工程材料技术中心,广州市交通规划研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51678212）
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基于STIRPAT模型,选择旅客周转量、货物周转量、人均GDP、机动车保有量、碳排放强度、能源结构和城市化率7项指标作为我国区域交通碳排放影响因素,建立基于支持向量回归机的碳排放预测模型,并以1990—2016年北京市交通碳排放相关数据为基础数据做实例分析.结果表明：训练样本交叉验证均方误差仅为0.008 040,得到参数C和γ的最优值;模型预测值与真实值的拟合回归效果良好,训练集和测试集的相关系数分别为0.984 2和0.995 0,即模型具有良好的学习和推广能力;未来区域交通碳排放增长趋势逐渐变缓,但
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