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자료유형
학술저널
저자정보
Siwei Wei (North China Electric Power University) Ting Wang (North China Electric Power University) Yanbin Li (North China Electric Power University)
저널정보
대한환경공학회 Environmental Engineering Research Environmental Engineering Research 제22권 제2호
발행연도
2017.6
수록면
175 - 185 (11page)

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As the energy and environmental problems are increasingly severe, researches about carbon dioxide emissions has aroused widespread concern. The accurate prediction of carbon dioxide emissions is essential for carbon emissions controlling. In this paper, we analyze the relationship between carbon dioxide emissions and influencing factors in a comprehensive way through correlation analysis and regression analysis, achieving the effective screening of key factors from 16 preliminary selected factors including GDP, total population, total energy consumption, power generation, steel production coal consumption, private owned automobile quantity, etc. Then fruit fly algorithm is used to optimize the parameters of least squares support vector machine. And the optimized model is used for prediction, overcoming the blindness of parameter selection in least squares support vector machine and maximizing the training speed and global searching ability accordingly. The results show that the prediction accuracy of carbon dioxide emissions is improved effectively. Besides, we conclude economic and environmental policy implications on the basis of analysis and calculation.
#Carbon dioxide emissions #Factor analysis #Fruit fly algorithm #Least squares support vector machine #Prediction

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Methods and Models
3. Case Analysis
4. Conclusions
References

참고문헌 (30)

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Worrell E, Price L, Martin N, Hendriks C, Meida LO. Carbon dioxide emissions from the global cement industry. Annu. Rev. Energ. Environ. 2001;26:303-329. Marland G, Andres RJ, Boden TA. Global, regional, and national CO2 emissions. Trends 93: A Compendium of Data on Global Change; 1994. p. 505-584. Solomon S, Plattner GK, Knutti R, Friedlingstein P. Irreversible climate change due to carbon dioxide emissions. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2009:106:1704-1709. Du L, Wei C, Cai S. Economic development and carbon dioxide emissions in China: Provincial panel data analysis. China Econ. Rev. 2012;23:371-384. Suganthi L, Samuel AA. Energy models for demand forecasting? A review. Renew. Sust. Energy. Rev. 2012;16:1223-1240.

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