指数平滑法模型与ARIMA模型在行业碳排放趋势预测中的综合应用实践分析

本文分析了直接测碳、卫星测碳、以能算碳三种碳监测方式。直接测碳是最直接也是最准确的,缺点是设备改造投资较高,并且非固定污染源以及中间过程的碳排放无法被监控到;卫星测碳是利用全球碳卫星,结合光谱温室气体探测技术,获得地区二氧化碳在大气中的含量,监测范围广,缺点是只能监测碳浓度状态,不能直接监测碳排放量;以能算碳是采用的能源消耗量和国家核算给定的排放因子相乘,得到碳排放量,缺点是存在能源基础数据不完备,统计数据是较为滞后的等问题。

BP神经网络和数学模型在电量预测中的应用

阐述BP神经网络与X12、ARIMA数学结合算法,提高不同维度售电量预报精度。探讨影响售电量预报参数,对历史售电量数据分解为趋势分量、季节周期分量和随机分量,且各分量随时间的变化规律不一样,针对各分量序列不同特征分别分析,其结果选用乘法模型进行叠加处理。在保证计算精度和运算时间满足实际应用的前提下,合理计算BP网络隐层数量,以及输入层参数。通过大量实际数据与预报数据的误差分析,确定传统数学模型与BP神经网络相结合的方法预报精度误差小于5%。

基于Echarts的碳排放监测平台设计

阐述基于Echarts的碳排放监测平台设计,平台以JAVA语言为基础,采用SSM框架、Restful架构、MySQL数据库技术,对单位采集的各类能源及相应的碳排放量数据进行处理分析,最终以Echarts图、表格等图形化的方式对统计数据进行可视化展示,从而实现碳排放实时监测的目的。