融合系统聚类与BP神经网络的世界碳排放预测模型研究

• 作者: 张发明 王艳旭
• 来源期刊: 数学的实践与认识
• 关键词: 系统聚类分析 BP神经网络 碳排放预测 融合模型
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 管理科学
• 页码范围: 77-84
• 语种: 中文

摘要

针对碳排放指标的复杂性与多样性,利用系统聚类对世界碳排放指标进行筛选;然后运用BP神经网络对世界碳排放量进行预测.结果表明运用系统聚类方法分析碳排放指标,简化了BP神经网络输入层,使网络训练得到较快实现,相比传统BP神经网络预测方法具有更高的精度,为碳排放预测及其它相关预测提供了一种新的、可供借鉴的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张发明	南昌大学经济管理学院	50	330	10.0	15.0
2	王艳旭	南昌大学经济管理学院	1	6	1.0	1.0