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题名苏州市低碳发展水平的初步分析
被引量:1
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作者
谢芝
冉子妍
王恒达
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机构
重庆工程学院
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出处
《上海节能》
2022年第12期1495-1500,共6页
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基金
基于卷积神经网络的图像分割算法优化研究(KJQN202001903)
基于图卷积神经网络的联合实体关系抽取研究(KJQN202001901)
+1 种基金
随机Kaczmarz算法在高维数据中的应用(2019xzky03)
基于深度学习的图像分割研究(2019xzky04)。
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文摘
在碳中和相关政策稳步推动、投资热度持续升温的背景下,以苏州市作为研究地,选取2009至2020年12年的数据,从经济发展、生态环境、社会发展和碳排放4个角度构建苏州市碳中和能力评价体系,采用熵权法对苏州市碳中和能力进行测算,应用DNN(Deep Neural Network)深度神经网络分析苏州市碳排放状况。结果表明,2009-2020年苏州市碳中和能力在稳步上升,单一指标因子中经济发展对碳中和能力影响最大,其次是碳排放和生态环境,社会发展影响最小。并且随着苏州市经济、社会的发展,碳排放在不断提升,苏州市未来减碳压力还很大。
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关键词
碳中和能力评价体系
熵权法
DNN深度神经网络
低碳发展水平评价体系
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Keywords
Evaluation System of Carbon Neutrality Capacity
Entropy Weight Method
Deep Neural Network
Evaluation System of Low Carbon Development Level
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分类号
F124.5
[经济管理—世界经济]
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