基于GWO-LSTM模型的辽宁省工业碳排放预测及影响因素研究

《基于GWO-LSTM模型的辽宁省工业碳排放预测及影响因素研究》是一篇探讨如何利用先进算法对工业碳排放进行预测并分析其影响因素的研究论文。该论文旨在通过结合优化算法和深度学习模型，提高碳排放预测的准确性，并为政策制定者提供科学依据。

辽宁省作为中国重要的工业基地，其工业发展在推动经济增长的同时也带来了较大的碳排放问题。因此，准确预测工业碳排放趋势，对于实现碳达峰、碳中和目标具有重要意义。本文针对辽宁省工业碳排放的特点，提出了一种融合灰狼优化算法（GWO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，以提升预测效果。

在模型构建方面，作者首先对辽宁省工业碳排放的历史数据进行了收集与预处理，包括能源消耗量、产业结构、经济增长等关键指标。随后，采用GWO算法对LSTM模型的超参数进行优化，从而提高模型的训练效率和预测精度。GWO算法是一种基于群体智能的优化方法，能够有效避免传统优化算法陷入局部最优的问题。

实验部分采用了多种评价指标，如均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数（R²），对GWO-LSTM模型的预测性能进行了评估。结果表明，与传统的LSTM模型和其他优化算法相比，GWO-LSTM模型在预测精度上表现出显著优势，尤其是在处理非线性、时序性强的数据时表现更为突出。

此外，论文还对影响辽宁省工业碳排放的关键因素进行了深入分析。通过建立多元回归模型，识别出能源结构、工业化水平、技术进步和政策调控等因素对碳排放的影响程度。研究发现，能源结构优化和技术升级是降低碳排放的重要途径，而政策支持则在推动低碳转型过程中发挥着关键作用。

研究结果不仅为辽宁省工业碳排放的预测提供了新的方法和思路，也为其他类似地区的碳减排工作提供了参考。论文建议政府应加强能源结构调整，推广清洁生产技术，并完善相关政策体系，以实现经济与环境的协调发展。

综上所述，《基于GWO-LSTM模型的辽宁省工业碳排放预测及影响因素研究》是一篇具有实际应用价值的学术论文。它通过引入先进的优化算法和深度学习模型，提升了碳排放预测的准确性，并揭示了影响碳排放的关键因素，为推动绿色发展和实现“双碳”目标提供了理论支持和实践指导。