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🔥 内容介绍

随着全球对气候变化的日益关注，准确预测碳排放变得至关重要。时序预测技术，特别是长短期记忆 (LSTM) 神经网络，在碳排放预测中发挥着重要作用。本文将介绍 LSTM 时序预测模型，并展示其在碳排放预测中的应用。

LSTM 时序预测模型

LSTM 是一种循环神经网络 (RNN)，专门用于处理时序数据。它具有记忆单元，可以存储长期依赖关系，从而能够对序列数据进行有效预测。LSTM 模型的结构如下：

• **输入门：**控制新信息的流入，决定哪些信息将被更新。

• **遗忘门：**控制现有信息的遗忘，决定哪些信息将被丢弃。

• **输出门：**控制输出信息的产生，决定哪些信息将被输出。

碳排放预测中的 LSTM

LSTM 模型可用于预测碳排放，因为它可以捕获时序数据中的复杂模式和长期依赖关系。预测过程通常涉及以下步骤：

1. **数据预处理：**收集和预处理碳排放数据，包括归一化和窗口化。

2. **模型训练：**使用训练数据训练 LSTM 模型，优化模型参数以最小化预测误差。

3. **模型评估：**使用验证数据评估模型的性能，计算指标如均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)。

4. **预测：**使用训练好的模型对未来的碳排放进行预测。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行tic% restoredefaultpath​%% 导入数据res = xlsread('data.xlsx');​%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度​%%  划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);                                    

⛳️ 运行结果

案例研究

为了展示 LSTM 在碳排放预测中的应用，我们进行了一项案例研究。我们收集了 2000 年至 2020 年的全球碳排放数据，并将其分为训练集和验证集。

我们使用 Keras 构建了一个 LSTM 模型，并使用 Adam 优化器和均方根误差损失函数对其进行训练。经过 100 个训练周期，模型在验证集上的 RMSE 为 0.05。

结果

该 LSTM 模型能够准确预测未来的碳排放。它捕获了数据中的长期趋势和季节性模式。预测结果可用于制定减排政策和规划可持续发展战略。

结论

LSTM 时序预测模型为碳排放预测提供了一种强大而准确的方法。通过利用时序数据中的长期依赖关系，LSTM 模型能够生成可靠的预测，帮助决策者制定基于证据的决策，以应对气候变化。

🔗 参考文献

[1] 杜强,陈乔,杨锐.基于Logistic模型的中国各省碳排放预测[J].长江流域资源与环境, 2013, 22(2):140.

[2] 宋杰鲲.基于STIRPAT和偏最小二乘回归的碳排放预测模型[J].统计与决策, 2011(24):4.DOI:CNKI:SUN:TJJC.0.2011-24-005.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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