2023华为杯数学建模D题(模型分析最全)- 区域双碳目标与路径规划(如何建立指标和指标体系LMDI,基于STIRPAT模型的碳排放预测,区域碳排放多目标优化)

本文介绍了2023年中国研究生数学建模竞赛D题,涉及碳排放量分析、经济影响因素建模、基于STIRPAT模型的预测,以及碳排放路径优化的LMDI模型和多目标优化方法。文章详细展示了如何处理域内碳排放指标、能源消费结构与预测等问题。

D:题

2023年中国研究生数学建模竞赛D题_知新_ROL的博客-优快云博客

D:题第一问参考模型

2023华为杯数学建模D题-域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析(如何建立指标和指标体系1,碳排放影响因素详细建模过程)_知新_ROL的博客-优快云博客

2023华为杯数学建模D题——碳排放路径优化基于指数分解法的LMDI 模型_知新_ROL的博客-优快云博客

D:题第二问参考模型:基于STIRPAT模型的碳排放预测

下面放一段读取数据的参考代码的片段,详细 过程见:2023年中国研究生数学建模竞赛题思路及模型 | 知新_ROL的博客-优快云博客

% 指定 Excel 文件的名称或路径
excelFile = 'E:/建模/D/shuju/jingjiyunengyuan.xlsx';
zhuti={'碳排放量','能源消费部门碳排放因子','能源供应部门碳排放因子','外地调入电力碳排放因子'};
xiammu1={'碳排放量','第一产业','第二产业','第三产业',"居民生活"};
xiammu2={'发电','供热','其他转换','第三产业',"损失"};
xifenxiang={'煤炭','油品','天然气','热力',"电力","其他能源"};

% 读取 Excel 文件中的数据,包括表头  
[num, txt, raw] = xlsread(excelFile);  

%_______________-----读取人口总数------_____

indices_person = strcmp(raw(:,1), '人口') & strcmp(raw(:,2), '常驻人口') & strcmp(raw(:,3), '总量')& strcmp(raw(:,4), '万人')& strcmp(raw(:,5), "自定义");  
person_Data = raw(indices_person, 6:16);  
%读取人口总数
person_Data= cell2mat(person_Data); 

D:题第三问参考模型:

2023华为杯数学建模D题第三问-碳排放路径优化(能源消费结构调整的多目标优化模型构建详细过程+模型假设(可复制))_知新_ROL的博客-优快云博客

2023华为杯数学建模D题第三问——区域双碳目标情景设计样例_知新_ROL的博客-优快云博客

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