基于混合GANLSTM的河谷地區(qū)碳排放預(yù)測研究

摘要：隨著工業(yè)化進程的加快，河各地區(qū)碳排放量呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。為了推動河谷地區(qū)碳中和目標(biāo)的達成，提出基于混合CANLSTM的河各地區(qū)碳排放預(yù)測研究。根據(jù)研究范圍內(nèi)碳排放結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)采樣點實施部署，從工業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)碳排放兩個角度對河各地區(qū)的碳排放量展開核算。在單一GAN網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上結(jié)合LSTM長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的序列預(yù)測能力，構(gòu)建CAN-LSTM碳排放預(yù)測模型，實現(xiàn)河各地區(qū)的碳排放預(yù)測。實驗表明所提方法碳排放預(yù)測結(jié)果精準(zhǔn)，預(yù)測效率較高，對河谷地區(qū)的碳減排策略制定具有重大意義。

關(guān)鍵詞：碳排放結(jié)構(gòu)；河各地區(qū)；GAN網(wǎng)絡(luò)；長短期記憶網(wǎng)絡(luò)；CAN-LSTM碳排放預(yù)測模型

中圖分類號：X321 文獻標(biāo)志碼：B

前言

隨著全球氣候變化問題的日益嚴峻，碳排放控制成為國際社會共同關(guān)注的重要議題。例如冰川融化、海平面上升、大氣污染等問題，這些環(huán)境問題不僅對人類的生存和發(fā)展構(gòu)成威脅，也給自然生態(tài)系統(tǒng)和生物多樣性帶來了不可估量的影響。通過對碳排放的預(yù)測研究，可以更好地了解碳排放的動態(tài)變化和影響因素，從而制定出更為科學(xué)、有效的碳排放控制政策和措施。因此，對碳排放進行準(zhǔn)確預(yù)測，成為當(dāng)前亟待解決的重要問題，也是應(yīng)對氣候變化、保護生態(tài)環(huán)境的重要手段。劉淳森等人將交通碳排放作為主要研究對象，選取人口數(shù)量、人均車輛持有數(shù)量、不同能源車輛的排碳量作為影響交通碳排放的主要因素，在STIRPAT模型基礎(chǔ)上建立碳排放預(yù)測模型。陽建中等人在研究范圍內(nèi)采集碳排放問題相關(guān)數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)展開標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)合灰色系統(tǒng)理論與信息熵算法，完成碳排放預(yù)測模型的構(gòu)建，進而實現(xiàn)基于多因素影響下的區(qū)域性碳排放預(yù)測。由于上述方法中存在碳排放預(yù)測精度不穩(wěn)定的問題，文章以河谷地區(qū)為例，提出基于混合生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Neural Network-Long Short-Term Memory，GANLSTM）的河谷地區(qū)碳排放預(yù)測研究，通過構(gòu)建混合GANLSTM模型，提高河谷地區(qū)碳排放預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，為區(qū)域碳排放管理提供科學(xué)依據(jù)。