从目前掌握的数据来看,气候变暖引发的全球效应越来越明显,随之而来的一系列外部不经济问题对人类的生产、生活造成了巨大的影响。对此,世界各国旨在通过一系列低碳减排措施最大程度地缓解全球变暖带来的不良效应,我国也于哥本哈根大会上承诺降低二氧化碳排放的减排目标。因此,研究我国能源经济的低碳化发展模式,以提高生活质量、改善生态环境为最终目的,现实意义显而易见。本文在对国内外低碳发展模式介绍的基础上,进一步明确低碳发展的相关概念,然后在熟悉相关概念的基础上,介绍碳分解的相关模型,随后对粒子群算法以及BP神经网络进行相应的介绍;在以上相关理论的基础上,对我国碳生产率进行多维分解模型的实证研究,分析比较年与基数年相比我国不同省份不同产业不同影响因素对我国碳生产率的贡献值,并且在省份的维度上、产业结构的维度上以及不同影响因素构成的效应的维度上分别进行分析,结合我国的国情,通过图表辅助得出各种不同影响因素对我国碳生产率的实际影响作用,以及分析不同产业、不同省份的实际发展状况对碳生产率的影响;在此基础上,使用基于粒子群算法改进的BP神经网络对我国2014-2018年的碳排放量进行预测;最后,在分解结果与预测结果的基础上,从地方政府产业政策以及碳税、碳交易两个方面对中国的未来低碳发展模式提出了政策建议,进而为指导我国未来低碳模式的发展方向建言献策。