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张希刚

作品数：3 被引量：9H指数：1
供职机构：华北电力大学更多>>
发文基金：河北省社会科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：环境科学与工程农业科学轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇环境科学与工...
  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 3篇粗糙集
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇氧化碳
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇碳排放
  • 1篇碳排放量
  • 1篇能源
  • 1篇能源结构
  • 1篇排放量
  • 1篇网络
  • 1篇绿色经济
  • 1篇灰色系统
  • 1篇二氧化碳
  • 1篇放量
  • 1篇SVM
  • 1篇BP神经

机构

  • 2篇华北电力大学
  • 1篇华北电力大学...

作者

  • 3篇张希刚
  • 2篇周建国

传媒

  • 1篇中国环境科学
  • 1篇2013全国...

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2013
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于粗糙集组合预测模型的中国CO2排放预测研究
从中国CO2排放量的不确定性、不完整性、小样本等特征出发,以BP神经网络模型和支持向量机模型为基础,建立基于粗糙集的组合预测模型.BP神经网络模型具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性,适用于解决...
周建国张希刚
关键词：二氧化碳排放量BP神经网络支持向量机粗糙集
基于粗糙集与灰色SVM的中国CO_2排放量预测被引量：9
2013年
从我国CO2排放量的不确定性、不完整性、小样本等特征出发，以灰色系统（GM）模型和支持向量机（SVM）模型为基础，建立基于粗糙集的组合预测模型．利用该模型以我国1990～2011年CO2排放量的数据以及同期的人口数量、GDP和能源消耗总量数据为基础对我国同期CO2排放量进行预测来验证其有效性，最后对我国2012～2017的CO2排放量进行预测．结果表明，灰色系统理论与支持向量机模型仅能够反应我国CO2排放的长期变化趋势，在预测精度上存在一定缺陷而基于粗糙集与灰色SVM的组合预测模型在预测精度上明显优于以上两种方法，能够对我国未来CO2排放量进行准确有效的预测分析．
周建国张希刚
关键词：粗糙集灰色系统支持向量机
山东省碳排放驱动因素分析及趋势预测
长期以来石油、煤炭为主的化石能源作为我国主要的能源来源，但随着经济的发展这一现状的弊端日益显露，这其中包括化石能源使用过程中由于排放温室气体造成的环境问题。根据相关资料统计2005年中国化石能源消费总量为29985.52...
张希刚
关键词：碳排放量绿色经济LMDI模型能源结构粗糙集
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