基于LASSO-GSWOA-KELM模型的石化行业碳排放预测研究

石化行业是碳排放的重要来源,构建精确预测石化行业碳排放的模型对我国实现“双碳”目标具有重要意义。通过采用STIRPAT模型和LASSO回归筛选影响碳排放的关键因素,并利用全局搜索策略的鲸鱼优化算法优化KELM模型以提高预测精度,构建了LASSO-GSWOA-KELM模型。实证结果显示,该模型预测精度超过其他模型,证明该模型为准确预测石化行业碳排放提供了有效工具。预测结果显示,我国石化行业碳排放将继续增长但增速放缓,预计在2029年达峰值。针对研究结果,提出了发展CCUS技术、淘汰落后产能、建立绿色金融体系等建议,为石化行业减排提供理论和决策支持。