灰色预测模型在碳排放预测中的应用.pdf
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1、Advances in Applied Mathematics 应用数学进展应用数学进展,2024,13(1),84-90 Published Online January 2024 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/aam https:/doi.org/10.12677/aam.2024.131011 文章引用文章引用:何金泽,熊婧秋,黎欣茹,黄婷,余佳蔓.灰色预测模型在碳排放预测中的应用J.应用数学进展,2024,13(1):84-90.DOI:10.12677/aam.2024.131011 灰色预测模型在碳排放预测中的应用灰色预测模型在碳排放
2、预测中的应用 何金泽,熊婧秋,黎欣茹,黄何金泽,熊婧秋,黎欣茹,黄 婷,余佳蔓婷,余佳蔓 成都师范学院数学学院,四川 成都 收稿日期:2023年12月10日;录用日期:2024年1月5日;发布日期:2024年1月12日 摘摘 要要 当前,随着环境保护日益成为许多国家的战略重点,碳中和领域正迎来巨大的发展机遇。为了实现节能当前,随着环境保护日益成为许多国家的战略重点,碳中和领域正迎来巨大的发展机遇。为了实现节能减排和实现双碳目标,我们需要有相关数据的支持,以为政策制定提供理论依据,并准确预测和分析碳减排和实现双碳目标,我们需要有相关数据的支持,以为政策制定提供理论依据,并准确预测和分析碳排放量的
3、情况。为此,我们的团队对数学模型在碳中和领域的应用方法及一些注意事项进行了研究,致排放量的情况。为此,我们的团队对数学模型在碳中和领域的应用方法及一些注意事项进行了研究,致力于降低计算门槛。我们主要采用邓氏灰色预测模型和其他数学模型来计算和预测碳排放量。研究结果力于降低计算门槛。我们主要采用邓氏灰色预测模型和其他数学模型来计算和预测碳排放量。研究结果表明,我们的灰色预测模型具有很高的预测精度,精度为表明,我们的灰色预测模型具有很高的预测精度,精度为0.03,达到了二级精度水平。,达到了二级精度水平。关键词关键词 碳排放,灰色预测模型,线性回归模型碳排放,灰色预测模型,线性回归模型 Applic
4、ation of Grey Prediction Model in Carbon Emission Forecasting Jinze He,Jingqiu Xiong,Xinru Li,Ting Huang,Jiaman Yu School of Mathematics,Chengdu Normal University,Chengdu Sichuan Received:Dec.10th,2023;accepted:Jan.5th,2024;published:Jan.12th,2024 Abstract Currently,as environmental protection incre
5、asingly becomes a strategic focus for many countries,the field of carbon neutrality is facing significant development opportunities.To achieve energy conservation,emission reduction,and dual carbon targets,we require relevant data to support policy formulation and accurately predict and analyze carb
6、on emissions.To this end,our team has studied the application methods and considerations of mathematical models in the field of carbon neutrality,aiming to lower computational barriers.We primarily use Dengs Grey Prediction Mod-el and other mathematical models to calculate and forecast carbon emissi
7、ons.The research re-sults show that our Grey Prediction Model has high predictive accuracy,with a precision of 0.03,reaching a secondary level of precision.何金泽 等 DOI:10.12677/aam.2024.131011 85 应用数学进展 Keywords Carbon Emissions,Grey Prediction Model,Linear Regression Model Copyright 2024 by author(s)
8、and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.灰色预测模型在碳排放预测中的运用以及优势灰色预测模型在碳排放预测中的运用以及优势 1.1.模型应用简介模型应用简介 全球气候变化给人类社会带来了严峻的挑战,碳排放是其中一个主要原因。在控制碳排放的过程中,预测模型发挥了重要作用。灰色预测模型是中国学者邓聚龙1于 1982 年提
9、出的一种模型,在碳排放预测领域得到广泛应用。1.2.模型应用优势模型应用优势 灰色预测模型具有以下三个优势:简洁性:简洁性:该模型不需要经过复杂的数据预处理,计算过程简单直接,易于理解和应用。适应性:适应性:灰色预测模型对数据需求较少,只需要有限的数据就能有效地进行预测,适用于数据稀缺的情况。灵活性:灵活性:该模型强调非线性和不确定性的处理,能够适应各种复杂情况。灰色预测模型在碳排放预测方面得到广泛使用。通过使用该模型,我们能够更准确地预测未来的碳排放趋势,制定更有效的控制策略。同时,该模型为碳排放研究提供了新的视角和工具。总之,灰色预测模型在碳排放预测中的简洁性、适应性和灵活性等优势非常明显
10、。依靠该模型,我们能够更好地理解碳排放趋势,为政策制定者提供依据,并评估各种控制策略的效果。灰色预测模型的应用推动了碳排放研究的发展,对应对全球气候变化挑战起到了重要作用。1.3.灰色预测模型的基本原理及其计算方法灰色预测模型的基本原理及其计算方法 1.3.1.灰色预测模型的基本原理灰色预测模型的基本原理 灰色预测模型是一种用少量信息建立数学模型进行预测的方法。灰色预测模型通过分析系统因素之间的发展趋势的差异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理,以找出系统变动的规律,并生成具有较强规律性的数据序列。然后,建立相应的微分方程模型,用以预测事物未来的发展趋势。该模型利用等时间间隔观测到的
11、一系列数量值,反映预测对象的特征,构建灰色预测模型,以预测未来某一时刻的特征量,或者达到某一特征量的时间。与传统预测模型不同,灰色预测模型使用的是生成的数据序列,而不是原始数据序列。核心体系是灰色模型,它通过对原始数据进行累加生成,得到近似的指数规律,并进行建模。1.3.2.灰色预测模型适用范围灰色预测模型适用范围 数据较少,无法运用传统的统计学方法进行建模;数据之间要存在一定的规律,有明显的趋势或者规律;数据没有明显的周期性变化。Open AccessOpen Access何金泽 等 DOI:10.12677/aam.2024.131011 86 应用数学进展 1.3.3.灰色预测模型计算方
12、法灰色预测模型计算方法 灰色预测模型的计算方法2可以分为以下四个步骤:确定原始数据序列,通过累加生成新的数据序列,建立灰色微分方程,并求解该方程得到预测模型,最后利用该模型进行预测。确定原始数据序列:在国家统计局、知网或国内统计年鉴等来源中寻找所需的数据,并根据需要进行筛选,然后按照一定的顺序排列,得到所需的原始数据。需要注意的是,不要选择过多的数据,以避免过多的噪声或冗余信息。通过累加生成新的数据序列:将确定的原始数据输入到 SPSS 或 Excel 等软件中,利用相应的公式计算出经过累加后生成的新数据序列。建立灰色微分方程:根据所需,建立相应的灰色微分方程,并将相关数据代入方程中,利用公式
13、(通常使用最小二乘法)计算出参数 a 和 b 的值。在得到模型后,可以将前面的数据代入模型进行验证,以判断模型的准确性。()()()()01xkazkb+=3。最后使用建立出来的模型,对未来进行预测,得出相关结论。2.灰色预测模型运算案例灰色预测模型运算案例 2.1.运算程序运算程序 2.1.1.确定原始序列确定原始序列 定义 1:()()()()()()()()00001,2,xxxxn=?为原始序列4。2.1.2.求取一阶累加数据求取一阶累加数据 定义 2:()()()()()()()()11111,2,xxxxn=?为一阶累加序列。其中一阶累加计算公式如下:()()()()()()()(
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