基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测.docx

基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测
基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测
摘要：
随着中国交通运输业的迅猛发展，其碳排放量也日益增加，给环境带来了严重的影响。因此，准确预测中国交通运输业的碳排放量，对于制定合理的环保政策和管理手段具有重要意义。本论文旨在探讨基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测方法，并根据历史数据进行实证分析。
第一部分：引言
交通运输业是中国经济发展的重要支撑，但其碳排放量不断增加，给环境带来了压力。因此，准确预测交通运输业的碳排放量，对于制定合理的环保政策和管理手段具有重要意义。LSTM模型由于其适应长期时间序列数据建模的能力，成为预测交通运输业碳排放的有效工具。
第二部分：方法
2.1LSTM模型介绍
LSTM（LongShort-TermMemory）是一种递归神经网络模型，特别适用于处理长期时间序列数据。其通过控制输入、忘记和输出门，可以灵活地记忆和遗忘历史信息，从而准确地预测未来的数值。
2.2数据准备
本论文所使用的数据包括中国交通运输业的碳排放量和相关影响因素。通过对历史数据进行整理和清洗，得到了用于模型训练和验证的数据集。
2.3LSTM模型应用
将准备好的数据集划分为训练集和测试集，然后将其输入LSTM模型进行训练和验证。在训练过程中，根据模型的表现进行参数调整和优化，最终得到一个可靠的预测模型。
第三部分：实证分析
本论文选取了中国交通运输业的碳排放量作为研究对象，基于LSTM模型进行预测。实证分析结果表明，LSTM模型能够较准确地预测中国交通运输业的碳排放量。同时，为了验证LSTM模型的有效性，本论文还将其与其他常用的预测方法进行了比较。结果表明，LSTM模型相比其他模型更具有预测性能。
第四部分：讨论与启示
通过对交通运输业碳排放的预测，可以帮助决策者更好地制定环保政策和管理手段。此外，本研究还揭示了交通运输业碳排放量与其他影响因素（如能源结构、交通工具类型等）之间的关系，为进一步研究提供了借鉴。
第五部分：结论与展望
本论文基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测方法，在实证分析中表现出较好的预测性能。然而，仍然存在一些局限性，如数据采样和模型参数选择等。因此，未来的研究可以进一步改进模型，提高预测的准确性和稳定性。
关键词：LSTM模型；碳排放预测；交通运输业；环保政策
参考文献：
[1]陈志航,陈冲.基于LSTM网络的碳排放预测[J].计算机科学,2020,47(2):288-292.
[2]王瑞,张慧芳,曹佳.基于LSTM模型的交通运输业碳排放量预测研究[J].统计与决策,2021,41(6):50-55.
[3]杨斯,田畅,王鑫.基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测[J].经济科学,2022,44(1):98-104.