【消费量预测】基于matlab碳排放约束下煤炭消费量预测【含Matlab源码 223期】

已于 2024-10-15 19:53:15 修改
阅读量2.7k 收藏 30
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 2025年付费专栏Matlab神经网络预测与分类（初级版） 文章标签： matlab
于 2021-02-05 13:37:24 首次发布
代码事宜私信博主
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/113693204
该博客介绍了如何使用matlab进行碳排放约束下的煤炭消费量预测，具体针对江苏省的情况。首先通过主成分分析找出影响煤炭消耗的指标，然后建立多元线性回归模型，并结合CO2排放强度建立优化模型，预测未来十年江苏省的煤炭消费结构。博客提供了部分源代码和运行结果，以及matlab版本和相关参考文献。

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥
在这里插入图片描述
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
（1）完整代码，已上传资源；需要的，在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代码，代码获取，私信博主。
（2）代码包运行，运行有问题的话，可咨询博主。
（3）可提供运行操作视频！适合小白！

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击👇
①Matlab神经网络预测与分类 （进阶版）
②

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【预测模型】基于线性回归预测碳排放约束下的煤炭消费量matlab源码
qq_59747472的博客
10-17 2069
1 简介 煤炭是我国的主要能源,我国经济飞速发展离不开煤炭资源的大量消费.收集近15年的统计数据,基于多元线性回归分析,建立多元线性回归模型并对模型进行检验修正.该模型避免了复杂的推导过程,有较高的准确度.根据预测模型得出了影响煤炭消费量的主要因素以及未来变化趋势. 2 部分代码 % 回归模型 clc,clear loadmstdata1.mat n0=size(mstdata); a=mean(mstdata); % 均值 % %a=mean(a'); a1=std(mstdata); %...
基于MATLAB的碳排放约束下的煤炭消费量优化预测
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
03-31 474
本章针对江苏省煤炭消费量的预测问题，首先进行主成分分析，找出GDP以及各产业对应的生产总值指数等影响煤炭消耗的指标；然后分别以第一、二、三产业以及总共的煤炭消费量为因变量，以主成分因子为回归变量，建立多元线性回归模型，通过偏相关系数，分析煤炭消耗量影响因素；最后引入CO2排放强度因变量，以三大能源消耗为回归变量，建立多元线性回归模型，同时考虑节能目标和经济发展目标，以碳排放量最小为目标函数，线性回归方程等作为约束条件，建立优化模型，对在碳排放约束下的未来十年江苏省煤炭消费量预测，得到未来十年主要能源消费结构
【消费量预测】基于matlab碳排放约束下煤炭消费量预测【含Matlab源码 223期】.zip
12-27
完整代码，可直接运行
碳排放混合预测模型（Matlab完整源码和数据）
06-06
碳排放混合预测模型（Matlab完整源码和数据） 碳排放混合预测模型（Matlab完整源码和数据） BP、lssvm、HPOBP、AVOA_LSSVM、DVMD_HPOBP、DVMD_AVOALSSVM、DVMD_CEEMDAN_AVOALSSVM_HPOBP等模型。
【碳预测】基于LSTM实现碳排放预测附matlab代码
m0_60703264的博客
02-26 3440
随着全球对气候变化的日益关注，准确预测碳排放变得至关重要。时序预测技术，特别是长短期记忆 (LSTM) 神经网络，在碳排放预测中发挥着重要作用。本文将介绍 LSTM 时序预测模型，并展示其在碳排放预测中的应用。LSTM 时序预测模型LSTM 是一种循环神经网络 (RNN)，专门用于处理时序数据。它具有记忆单元，可以存储长期依赖关系，从而能够对序列数据进行有效预测。LSTM 模型的结构如下：**输入门：**控制新信息的流入，决定哪些信息将被更新。
碳排放的混合预测模型（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
05-31 2766
​[1]陈丽君,吴君宏,张朝英,徐帅玺,吕泽焱,谭国威,赵祖亮,汪琰,宋蝶,蒋晓雁,杨伟丰.基于迭代寻优的中长期碳排放预测模型构建方法[J].统计科学与实践,2022(11):22-26.set(gca,'YTickLabel',{num2str(min(ssc),'%.1f\n'),num2str(max(ssc),'%.1f\n')});
MATLAB源码集锦-碳排放约束下的煤炭消费量优化预测
06-19
在这个主题下，“MATLAB源码集锦-碳排放约束下的煤炭消费量优化预测”提供了使用MATLAB编程语言进行相关计算和预测的实例。 MATLAB，全称Matrix Laboratory，是一款强大的数学计算软件，广泛应用于数值分析、矩阵...
Matlab源码 基于线性回归预测碳排放约束下的煤炭消费量.zip
04-20
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
MATLAB碳排放约束下的煤炭消费量优化预测（课件PPT+源码）.zip
最新发布
06-03
MATLAB碳排放约束下的煤炭消费量优化预测（课件PPT+源码）.zip
基于VMD-LSTM-IOWA-RBF的碳排放混合预测研究（Matlab代码实现）
Yan_she_He的博客
06-06 181
因此科学合理进行碳排放预测，制定碳达峰的时间表、路线图迫在眉睫。混合预测模型即在一个模型中耦合自上而下宏观分析与自下而上的部门分析，其可以对整个能源系统（从能源开采到终端消费）进行模拟和预测，同时对经济系统的发展演化进行模拟分析，并实现能源系统与经济系统之间的反馈联系。[1]沙爱敏,陈婷,吕凡任,王晓东.基于组合预测模型的交通碳排放量预测研究[J].节能,2023,42(01):72-75.碳排放预测作为碳达峰碳中和工作的理论依据和研究基础，其预测准确度直接影响地区“双碳”目标与政策的制定。
carbon-forecast-gizmo:方便的小控件，显示了英国电网未来24小时的碳排放预测
05-15
碳强度前箱小发明 用 要将其添加到您的网站上，请使用以下代码段： < iframe class =" carbon-gizmo " src =" https://carbon-gizmo.wwf.org.uk/2 " width =" 100% " height =" 400px " scrolling =" no " style =" border:0 " > </ iframe > 建造 要在本地运行，您需要Node v9.6.1-它可能会在较早版本上运行，但尚未经过测试。 执行通常的install npm install 。 要作为开发服务器运行，您需要同时运行Webpack开发服务器和Netlify Lambda： npm run dev 并分别 npm run dev:functions 待办事项：针对API端点使用单独的.env.local ，而不使用Rollbar，
燃烧工具箱：计算气体燃烧过程-matlab开发
06-01
Combustion Toolbox for Matlab 提供了一套计算气体燃料基本参数（密度、沃泊数、燃烧速度、气体混合物参数等）和气体燃料燃烧参数（燃烧空气量、成分、体积和温度）的函数。气等）。 Combustion Simulink 模块使用 Combustion 工具箱并提供燃料和空气（成分、体积流量、温度）的模拟。 块输出是废气（成分、体积流量、温度）。 作者：Jan Terpak 和 Jan Kukurugya （斯洛伐克科希策技术大学） 功能的详细说明可以在链接中找到： 燃烧工具箱http://omega.tuke.sk/jan.terpak/Matlab/Combustion.pdf Combustion Simulink 模块http://omega.tuke.sk/jan.terpak/Matlab/Combustion_block.pdf
基于MATLAB的碳排放约束下煤炭消费量预测
techDM的博客
08-05 325
本文基于MATLAB平台，通过建立数学模型，分析煤炭消费量与碳排放量之间的关系，以此为依据，预测未来的煤炭消费量，并进行碳排放约束。通过本文的研究，建立了碳排放约束下的煤炭消费量预测模型，使用MATLAB进行模型训练和预测。（3）模型拟合：根据差分后的时间序列数据，选择适合的ARIMA模型，进行模型拟合。同时，使用BP神经网络模型进行拟合。（4）模型评估：使用不同的评估指标，如均方误差、平均绝对误差等，对模型进行评估，选出最优解。（5）预测未来值：使用模型预测未来的煤炭消费量，并进行碳排放约束。
基于LSTM实现碳排放预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
02-26 1767
随着全球对气候变化的日益关注，准确预测碳排放变得至关重要。时序预测技术，特别是长短期记忆 (LSTM) 神经网络，在碳排放预测中发挥着重要作用。本文将介绍 LSTM 时序预测模型，并展示其在碳排放预测中的应用。LSTM 时序预测模型LSTM 是一种循环神经网络 (RNN)，专门用于处理时序数据。它具有记忆单元，可以存储长期依赖关系，从而能够对序列数据进行有效预测。LSTM 模型的结构如下：**输入门：**控制新信息的流入，决定哪些信息将被更新。
用代码写一个碳排放计算器
weixin_42581846的博客
12-23 704
好的，下面是用 Python 写的碳排放计算器的代码： # 读入用户输入 distance = float(input("请输入你的出行距离(单位：公里): ")) vehicle = input("请输入你使用的交通工具(汽车、公共交通、自行车): ") # 根据用户输入的交通工具计算碳排放 if vehicle == "汽车": emissions = distance * 0.9 # ...
碳排放混合预测模型（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
06-12 1343
因此科学合理进行碳排放预测，制定碳达峰的时间表、路线图迫在眉睫。混合预测模型即在一个模型中耦合自上而下宏观分析与自下而上的部门分析，其可以对整个能源系统（从能源开采到终端消费）进行模拟和预测，同时对经济系统的发展演化进行模拟分析，并实现能源系统与经济系统之间的反馈联系。[1]沙爱敏,陈婷,吕凡任,王晓东.基于组合预测模型的交通碳排放量预测研究[J].节能,2023,42(01):72-75.碳排放预测作为碳达峰碳中和工作的理论依据和研究基础，其预测准确度直接影响地区“双碳”目标与政策的制定。
EDA实例：碳排放预测
weixin_42230044的博客
11-17 393
探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis，简称EDA) 是通过分析数据集以决定选择哪种方法适合统计推断的过程，也称为描述统计分析。它的分布是对称的，还是呈偏态的?这些图形和计数有助于了解数据中日期特征的分布情况，例如每年有多少样本，每周有多少样本等。这对于理解数据的时间结构和进行时间相关的分析是很有帮助的。箱线图展示了数据的中位数、四分位数、离群点等信息，有助于判断数据的分布情况和异常值的存在。这些操作有助于识别与目标变量最相关的特征，以及特征之间的相关性。
支持向量机matlab代码程序_自然语言处理--支持向量机分类（理论+代码）
weixin_39805180的博客
11-24 741
一、支持向量机1.基本思想支持向量机的最终目的是在特征空间中寻找到一个尽可能将两个数据集合分开的超级平面，之所以名字前面加了前缀“超级”，是因为我们的数据特征空间很有可能是高维度空间，而且我们希望这个超级平面能够尽可能大的将两个数据分开。2.优点（1）可用于线性、非线性分类（核函数），也可以用于回归（2）低泛化错误（3）推导过程清晰，容易解释（4）计算复杂度较低3.缺点（1）对参数和核函数的选择比...
MATLAB实现煤炭消费量在碳排放约束下的优化预测
资源摘要信息:"MATLAB源码集锦-碳排放约束下的煤炭消费量优化预测" 本资源集锦专注于介绍如何利用MATLAB软件进行碳排放约束下的煤炭消费量优化预测。这个主题涵盖了多个知识点，包括能源消费预测、碳排放计算、优化...
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

海神之光

有机会获得赠送范围1份代码

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值