基于混合GANLSTM的河谷地區碳排放預測研究

摘要：隨著工業化進程的加快，河各地區碳排放量呈現逐年增長的趨勢。為了推動河谷地區碳中和目標的達成，提出基于混合CANLSTM的河各地區碳排放預測研究。根據研究范圍內碳排放結構對數據采樣點實施部署，從工業碳排放與農業碳排放兩個角度對河各地區的碳排放量展開核算。在單一GAN網絡基礎上結合LSTM長短期記憶網絡的序列預測能力，構建CAN-LSTM碳排放預測模型，實現河各地區的碳排放預測。實驗表明所提方法碳排放預測結果精準，預測效率較高，對河谷地區的碳減排策略制定具有重大意義。

關鍵詞：碳排放結構；河各地區；GAN網絡；長短期記憶網絡；CAN-LSTM碳排放預測模型

中圖分類號：X321 文獻標志碼：B

前言

隨著全球氣候變化問題的日益嚴峻，碳排放控制成為國際社會共同關注的重要議題。例如冰川融化、海平面上升、大氣污染等問題，這些環境問題不僅對人類的生存和發展構成威脅，也給自然生態系統和生物多樣性帶來了不可估量的影響。通過對碳排放的預測研究，可以更好地了解碳排放的動態變化和影響因素，從而制定出更為科學、有效的碳排放控制政策和措施。因此，對碳排放進行準確預測，成為當前亟待解決的重要問題，也是應對氣候變化、保護生態環境的重要手段。劉淳森等人將交通碳排放作為主要研究對象，選取人口數量、人均車輛持有數量、不同能源車輛的排碳量作為影響交通碳排放的主要因素，在STIRPAT模型基礎上建立碳排放預測模型。陽建中等人在研究范圍內采集碳排放問題相關數據并對數據展開標準化處理，結合灰色系統理論與信息熵算法，完成碳排放預測模型的構建，進而實現基于多因素影響下的區域性碳排放預測。由于上述方法中存在碳排放預測精度不穩定的問題，文章以河谷地區為例，提出基于混合生成對抗神經網絡一長短期記憶網絡（Generative Adversarial Neural Network-Long Short-Term Memory，GANLSTM）的河谷地區碳排放預測研究，通過構建混合GANLSTM模型，提高河谷地區碳排放預測的準確性和穩定性，為區域碳排放管理提供科學依據。