基于CEEMD小波去噪的一種預(yù)測(cè)碳排放的新方法

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摘要：針對(duì)模型的輸入數(shù)據(jù)優(yōu)化問(wèn)題，本文提出一種基于互補(bǔ)集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（complementary ensemble empirical mode decomposition，CEEMD）小波聯(lián)合去噪的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳排放預(yù)測(cè)方法。首先，采用CEEMD小波聯(lián)合去噪對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪提純;其次，運(yùn)用優(yōu)化后的訓(xùn)練樣本和輸入數(shù)據(jù)建立碳排放量預(yù)測(cè)模型;最后，以“一帶一路”主要經(jīng)濟(jì)體碳排放量為例，運(yùn)用改進(jìn)模型和傳統(tǒng)模型分別進(jìn)行試驗(yàn)仿真。（剩余8489字）