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基于套索算法和灰色模型的浙江省碳排放量分析与预测
摘要:在我国“碳达峰、碳中和”的绿色低碳发展背景下,对碳排放量的周期性分析与准确预测具有重要的现实意义。本文以浙江省碳排放量为研究对象,引入变分模态分解方法提取多尺度信息,将套索算法(Least Absolute Shrinkage and Se... 展开+
摘要:

在我国“碳达峰、碳中和”的绿色低碳发展背景下,对碳排放量的周期性分析与准确预测具有重要的现实意义。本文以浙江省碳排放量为研究对象,引入变分模态分解方法提取多尺度信息,将套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)和灰色模型GM(1,N)相结合,对浙江省的碳排放量进行深入分析和预测。首先,使用变分模态分解方法对浙江省碳排放量进行数据分解,分析其历史波动的周期性。其次,利用套索算法对影响碳排放的关键因素进行有效筛选,降低数据维度,提取主要特征。最后,结合“十四五”规划与实际发展路径,假设了常态、低碳、惯性发展情景,并采用GM(1,N)模型对浙江省2020—2030年碳排放量进行预测,克服了传统预测方法在处理非线性、小样本数据时的局限性,预测结果更加稳健。结果表明浙江省的碳排放量的主导因素包括第三产业占GDP的比重、私人汽车拥有量、全省固定资产投资、电力消费总量、研发强度、技术市场成交额这六个指标。预计到2030年,仅低碳发展情景下的碳排放量预计达到峰值,为400.28 Mt,而常态发展情景的碳排放量为474.23 Mt,惯性发展情景为568.77 Mt,且常态发展情景和惯性发展情景下的碳达峰量在2030年后仍会有所增长。因此,建议浙江省继续优化产业结构、提升能源效率、增加低碳研发投入,稳扎稳打推进“碳达峰”目标。 

收起-

作者:

  • 洪竞科
  • 杜薇
  • 邵金
  • 劳慧敏

单位

  • 重庆大学 管理科学与房地产学院
  • 浙江省科技信息研究院

关键字

  • 碳排放量
  • 套索算法
  • GM1 N
  • 预测

基金项目

浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划资助项目(2022C03146); 国际合作重点资助项目(T2261129477); 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关资助项目(21JZD029); 浙江省重点软科学研究资助项目(2023C25059)

引用格式

洪竞科,杜薇,邵金,劳慧敏.基于套索算法和灰色模型的浙江省碳排放量分析与预测[J/OL].能源环境保护:1-10[2024-01-04].https://doi.org/10.20078/j.eep.20240101.

HONG Jingke,DU Wei,SHAO Jin,LAO Huimin.Carbon emission forecasting in Zhejiang Province based on LASSO algorithm and grey model[J/OL].Energy Environmental Protection:1-10[2024-01-04].https://doi.org/10.20078/j.eep.20240101.

HONG Jingke,DU Wei,SHAO Jin,LAO Huimin.Carbon emission forecasting in Zhejiang Province based on LASSO algorithm and grey model[J/OL].Energy Environmental Protection:1-10[2024-01-04].https://doi.org/10.20078/j.eep.20240101.

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