| 基于神经网络的建筑业碳排放强度预测——以京津冀为例 |
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| 引用本文： | 张广泰,彭瑞,倪平安,邓舒文. 基于神经网络的建筑业碳排放强度预测——以京津冀为例[J]. 科技和产业, 2021, 21(9): 15-20. DOI: 10.3969/j.issn.1671-1807.2021.09.004 |
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| 作者姓名： | 张广泰 彭瑞 倪平安 邓舒文 |
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| 作者单位： | 新疆大学建筑工程学院,乌鲁木齐830049 |
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| 摘 要： | 通过统计分析得出影响建筑业碳排放强度的13个影响因素,基于收集的京津冀相关数据,运用逐步回归分析找出其中6个关键因素.借鉴五折交叉验证解决数据稀缺问题,采用神经网络对京津冀建筑业碳排放强度进行预测.利用敏感性分析简化模型,筛选出4个核心因素.结果表明,此模型预测精度高达99％,同时根据挖掘出的核心因素和关键因素,提出建筑业节能减排的建议.
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| 关 键 词： | 建筑业 碳排放强度 神经网络 敏感性分析 |
Artificial Neural Networks for Predicting the Construction Industry 's Carbon Emission Intensity: Taking Beijing-Tianjin-Hebei as an example |
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| ZHANG Guang-tai,PENG Rui,NI Ping-an,DENG Shu-wen. Artificial Neural Networks for Predicting the Construction Industry 's Carbon Emission Intensity: Taking Beijing-Tianjin-Hebei as an example[J]. SCIENCE TECHNOLOGY AND INDUSTRIAL, 2021, 21(9): 15-20. DOI: 10.3969/j.issn.1671-1807.2021.09.004 |
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| Authors: | ZHANG Guang-tai PENG Rui NI Ping-an DENG Shu-wen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | construction industry carbon emission intensity neural networks sensitivity analysis |
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