【摘 要】
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论文利用PSR理论,从压力、状态、响应三方面构建火电厂碳排放预警评价指标体系,并将BP人工神经网络引入到火电厂碳排放预警评价中,对BP神经网络的结构进行设计,充分发挥人工
【机 构】
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辽宁大学经济学院; 吉林电子信息职业技术学院财经学院; 东北电力大学经济管理学院;
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“我国工业生态发展与生态环境安全耦合协调度评价研究”(16BJY028);吉林省高校科技与社会科学“十三五”科研规划项目“新常态下吉林省工业生态系统驱动机制与演化路径研究”(JJKH20180492SK)
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论文利用PSR理论,从压力、状态、响应三方面构建火电厂碳排放预警评价指标体系,并将BP人工神经网络引入到火电厂碳排放预警评价中,对BP神经网络的结构进行设计,充分发挥人工神经网络模型的优势,解决火电厂碳排放预警问题。以吉林省某火电厂为例,搜集整理了2008—2017年的数据,计算出该火电厂的碳排放预警指数并对未来进行预测。预警指标体系和模型的构建对于火电厂碳排放的统计、监测和考核工作具有重要意义,可以更全面地掌握我国火电行业碳排放情况。同时,为我国未来制定有针对性、可操作性的碳减排措施提供指导。
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