基于集成学习的钢铁(高炉)行业碳排放预测方法

钢铁工业是能源消耗大、碳排放大的典型产业。中国的钢铁业是全球碳排放最多的行业之一。目前,由于缺乏监测数据,对钢铁行业企业碳排放预测的研究很少。为了有效解决这一问题,提出一种基于集成学习的钢铁(高炉)行业碳排放预测方法。选取具有较好计量手段的用电量作为碳排放影响因素,并结合高炉和电弧炉工艺,采用了三种机器学习模型,分别是反向传播(back propagation,简称BP)神经网络、支持向量机和随机森林,这些模型在机器学习领域具有广泛的应用前景。利用Shapley集成学习方法进行碳排放预测。通过仿真实验验证了本文所提的以用电量输入的钢铁行业碳排放预测模型具有理想的有效性与准确性。该结果可以为钢铁行业企业在减排和资源优化方面提供科学依据。