一种基于PCA-BP神经网络的城乡建设领域碳排放预测方法

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一种基于PCA-BP神经网络的城乡建设领域碳排放预测方法
申请号:CN202410964024
申请日期:2024-07-18
公开号:CN119151025A
公开日期:2024-12-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于PCA‑BP神经网络的城乡建设领域碳排放预测方法,涉及碳排放预测技术领域。所述方法包括:从统计年鉴获取的城乡建设领域的能耗数据,进行碳排放测算;获取城乡建设领域碳排放的影响因素的统计数据;对城乡建设领域碳排放的影响因素的统计数据进行降维,确定累计方差贡献率大于指定值时对应的主成分;根据初始数据、确定主成分以及计算得到的碳排放实际值生成训练集和测试集,对BP神经网络模型进行训练;从待预测区域的发展规划中获取n个影响因素的预测指标,输入训练完成的BP神经网络模型,得到城乡建设领域的碳排放趋势预测结果。本发明实现对区域城乡建设领域碳排放的有效预测,为区域城乡建设领域碳达峰实施路径提供数据支撑。
技术关键词
BP神经网络模型 方差贡献率 排放预测方法 碳排放预测技术 统计年鉴 矩阵 液化石油气 数据 特征值 误差函数 建成区 能耗 指标 节点数 覆盖率 规划 排放量
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