【摘 要】
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在科学设计城市CO2排放、城市低碳水平数理模型基础上,结合BP神经网络法,综合考虑各种不确定因素的影响,通过1995～2008年京津沪渝4市CO2排放结构和低碳水平测度以及BP神经网络
【机 构】
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河南大学环境与规划学院; 聊城大学环境与规划学院;
【基金项目】
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国家教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(10JJDZONGHE015);省部共建河南大学研究项目(SBGJ090111);聊城大学校级项目(XO9016)资助
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在科学设计城市CO2排放、城市低碳水平数理模型基础上,结合BP神经网络法,综合考虑各种不确定因素的影响,通过1995～2008年京津沪渝4市CO2排放结构和低碳水平测度以及BP神经网络模型预测,可以发现:4城市CO2排放量逐年递增,但存在较大差异;城市CO2排放量和发展态势取决于4城市CO2排放结构及变化;低碳水平测度结果表明4城市的经济增长仍然依赖于碳基能源消耗,但产业结构的优化升级对提高低碳水平的作用是显著的;基于BP神经网络法的短期预测比传统预测法更为合理和精确。
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