中国建筑业碳排放影响因素与预测研究

• 作者: 刘伊生 原境彪 李欣桐 高思慧
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 建筑业 碳排放预测 影响因素 灰色关联分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 城市科学与管理科学
• 页码范围: 1344-1350
• 页数: 7页
• 分类号: TU9
• 语种: 中文

摘要

中国一直是碳排大国,其碳排放增长问题持续引发世界关注.建筑业作为一直在国民经济中占据重要地位的行业,其碳排放量约占全国碳排量的20％.因此,有必要研究建筑业碳排放的影响因素,并预测中国建筑碳排放的趋势.从以往相关研究中识别出12种我国建筑业碳排放影响因素,以2000—2016年的指标数据作为样本,利用灰色关联分析原理,筛选出关联度较高的8种影响因素,并结合BP神经网络模型构建我国建筑业碳排放预测模型.利用神经网络预测2017—2020年碳排放影响因素和碳排放预测值.研究发现,样本预测值对实际值的拟合度良好,说明所得训练网络泛化能力较强,进而证明筛选出的影响因素对建筑业碳排放影响程度高,可以用于预测建筑业碳排放.预测模型提高了神经网络的训练速度,为建筑业碳排放预测提供了新的工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伊生	北京交通大学经济管理学院	122	866	16.0	25.0
2	李欣桐	北京交通大学经济管理学院	9	27	2.0	5.0
3	原境彪	北京交通大学经济管理学院	3	0	0.0	0.0
4	高思慧	北京交通大学经济管理学院	2	0	0.0	0.0