24、二氧化碳排放预测与产品评论情感分析研究

二氧化碳排放预测与产品评论情感分析研究

在当今社会，环境问题和消费者反馈的重要性日益凸显。一方面，二氧化碳排放预测对于制定环保政策和可持续发展战略至关重要；另一方面，产品评论的情感分析能够帮助企业了解消费者需求，提升产品和服务质量。本文将围绕这两个主题展开探讨。

二氧化碳排放预测：FIS与ANFIS模型比较

在许多发展中国家，由于经济活动的增加，空气污染已成为备受关注的问题。公众对空气污染对人类健康和环境可持续性的危害也有了更深入的认识。多数研究集中于运用神经网络预测二氧化碳排放，而此次研究尝试比较两种基于模糊逻辑的模型——Takagi - Sugeno模糊推理系统（FIS）和自适应网络模糊推理系统（ANFIS）在预测马来西亚二氧化碳排放方面的能力。

研究采用了1980年至2009年马来西亚的数据，并考虑了五个与人类活动相关的因素。为了初始化FIS和ANFIS的优化过程，使用了减法聚类方法。ANFIS是在FIS基础上，结合神经网络学习算法改进而来的模型，因此预期它能有更好的预测效果。

为了评估模型的准确性，使用了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）这三个指标。具体公式如下：
- MAE：
[ MAE = \frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n} |t - z| ]
- MAPE：
[ MAPE = \frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n} \frac{|t - z|}{t} \times 100\% ]
其中，(t)为实际值，(z)为(t)的预测值，(\overline{t})为所有(t)值的平均值，(n)为数据点总数。