2023年华为杯D题完整论文解决方案（区域双碳目标与路径规划研究）

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2023年华为杯D题完整论文解决方案（区域双碳目标与路径规划研究）

2023年华为杯D题完整论文解决方案（区域双碳目标与路径规划研究）

摘 要

近年来，全球气候变化问题备受关注，中国作为世界上最大的发展中国家之一，积极响应了全球气候治理的呼吁。为了实现碳减排目标，中国必须寻求经济增长与碳排放之间的负相关变化，这涉及到两个关键方面。首先，提高能源利用效率，即降低单位GDP的能耗，可以实现经济增长与能源消耗的负相关变化。其次，提高非化石能源消费比重，即降低单位能源碳排放，可以实现能源消耗与碳排放的负相关变化。为了更好地实施这些战略，需要建立数学模型来分析、评估和预测这些工程对碳排放的影响，以确保中国的碳中和目标能够得以实现。

针对问题一，本文首先确定了区域碳排放的相关一二级评价指标，根据指标搜集了相关数据集，随后对数据进行样条插值缺失值处理、箱线图异常值处理、极差法标准化等预处理，并根据标准数据进行相关性分析，构建了指标评价体系。其次，对处理后的数据进行可视化分析，随后使用主成分分析（PCA）进行数据降维，并计算得到各项指标对碳排放量的影响贡献，同时研判双碳实现的主要挑战。最后，通过数据切分、分箱处理、变量WOE编码等建立了Logistic回归模型，随后设立了3个评估参数，得到了指标关联评价方程，并通过敏感性分析模拟指标的同比和环比变化，从而得到了碳排放预测模型参数取值。

针对问题二，本文首先采用了LSTM模型作为基于人口的能源消费量预测模型，并进行了模型检验与参数优化，随后据此进行了相应模型求解，实现了人口、GDP和能源消费量的预测。最后，对模型精度进行了测试，包括准确度和Loss验证，得出该模型的预测准确率达到了95.24%，故认为该预测模型可靠。其次，对LSTM模型进行改进，得到了基于经济的能源消费量预测模型。最后，建立了多元回归模型作为区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量各指标的关联模型，并通过Matlab绘制了残差值折线图和置信区间。

针对问题三，本文设计了自然、基准和雄心三种情景，并在多情景下利用Kaya模型实现了碳排放量的核算。本文根据提取出的指标量，通过设计决策变量、建立目标函数、分析约束条件，建立了双碳实现的双目标优化模型。随后，提出了判断特征栅格的新方法，建立了改进后的灰狼优化算法（IGWO）求解模型。然后，进行进一步的调整与优化：通过引入调节因子来控制参数的衰减，又通过引入动态权重和游走策略来提高算法的性能；同时为简化邻接矩阵的建立，提出了远距离栅格概念。最终，通过确定特征栅格、确定扇区角度、设置可视步长，得出了双目标优化模型的求解结果，并证明了算法改进的有效性。

**关键词：**Logistic回归模型、敏感性分析、改进LSTM模型、多元回归模型、改进灰狼优化算法（IGWO）

一、问题重述

1.1 问题背景

实现碳中和目标是一项复杂的任务，要求从多个角度入手来降低碳排放。为了实现碳减排目标，中国必须寻求经济增长与碳排放之间的负相关变化，这涉及到两个关键方面。首先，提高能源利用效率，即降低单位GDP的能耗，可以实现经济增长与能源消耗的负相关变化。其次，提高非化石能源消费比重，即降低单位能源碳排放，可以实现能源消耗与碳排放的负相关变化。为了更好地实施这些战略，需要建立数学模型来分析、评估和预测这些工程对碳排放的影响，以确保中国的碳中和目标能够得以实现。这是一个具有挑战性和复杂性的任务，对中国未来的可持续发展至关重要。

1.2 问题描述

请你们结合数学建模的方法解决如下几个问题：

问题一：区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析

（1） 建立指标体系：设计综合指标，反映经济、人口、能源消费和碳排放情况。确保指标系统完整，涵盖一级指标和相关二级指标。

（2） 现状分析：基于2010年为基准，分析区域在十二五和十三五期间的碳排放状况和趋势，探究各因素对碳排放的影响和贡献。

（3） 建立关联模型：分析指标之间的关系，建立模型，以预测碳排放量，考虑双碳政策和技术进步等因素，并确定模型参数

问题二：区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的预测模型

（1） 人口和经济预测：基于2020年为基期，预测未来人口、GDP和能源消费量，考虑与能源消费的相关性。

（2） 碳排放预测：预测碳排放与人口、GDP和能源消费的关联，以及各部门的碳排放量。

问题三：区域双碳（碳达峰与碳中和）目标与路径规划方法

（1） 情景设计：设计多种情景，涉及不同时间节点的碳达峰和碳中和目标。

（2） 现状分析：基于2010年为基准，分析区域在十二五和十三五期间的碳排放状况和趋势，探究各因素对碳排放的影响和贡献。

（3） 建立关联模型：分析指标之间的关系，建立模型，以预测碳排放量，考虑双碳政策和技术进步等因素，并确定模型参数

二、问题分析

2.1 问题一分析

对于问题一，要求我们构建指标评价体系，分析区域碳排放现状，并建立区域碳排放关联模型。

首先，我们需要确定相关的评估指标，随后根据确定的指标搜集相关数据，并对数据集进行数据清洗等预处理操作，同时对各指标量的数据集进行相关性分析，初步分析各项指标量之间的相互关系。

然后，对处理后的数据集进行可视化，并通过主成分分析（PCA）进行数据降维，同时得出各个主成分对碳排放量产生影响的权重贡献率，并研判北京市实现双碳的主要挑战。

最后，我们通过对数据进行切分、分箱处理、IV值筛选、WOE编码，可以建立Logistic回归模型。并利用该模型得出指标关联评分方程，从而建立起指标间的关联模型。然后，通过敏感性分析模拟各项指标的同比和环比变化，从而确定碳排放预测模型参数。

2.2 问题二分析

对于问题二，要求我们建立基于人口和经济变化的能源消费量预测模型，考虑到观察到数据波动较大，平稳性差，常见的简单预测模型一般无法进行误差较小、精度较高、效率较快的预测。考虑到数据具有很强的时序性，因此可以采用时间序列模型进行训练和预测。我们初步选择了时间序列的ARIMA模型和LSTM模型两种方法进行长期预测，考虑到采用ARIMA模型预测的时序数据必须是稳定的，如果不稳定的数据，是无法捕捉到规律的输入的必须是平稳的时间序列。而相比之下，LSTM模型具有快速适应趋势中急剧变化的固有能力，从而可以在波动的时间序列中进行很好的工作。

对于区域碳排放量预测模型，考虑到我们需要量化人口、GDP和能源消费量对碳排放量的影响，故选择多元回归模型将碳排放量与人口、GDP和能源消费量预测关联起来，回归系数可以告诉我们这些因素的变化如何影响碳排放量。例如，正的回归系数表示因变量增加时，碳排放量也增加。另外，多元回归模型可用于制定碳减排策略。通过改变自变量可以预测对碳排放的潜在影响，以制定可持续的碳中和战略。

2.3 问题三分析

对于问题三，要求我们设计至少三种情景，并在多情景下实现碳排放量的核算，我们可以利用Kaya模型估算出北京市在十三五期间的碳排放量。

然后，要求我们确定双碳目标与路径，此问题属于优化问题。通过分析，我们认为此问题需要在满足既定限制条件的前提下，使得GDP、人口和能源消费量尽可能达到目标值，且同时使得能源利用效率和非化石能源消费比重的提升尽可能大。也就是说，站址选择方案应当满足两个优化目标，则此问题可以转化为双目标优化问题。

通过设计决策变量、建立目标函数、分析约束条件，我们可以建立双碳实现的双目标规划模型。随后，我们可以对灰狼算法（GWO）进行改进，提出了判断特征栅格的新方法，加快了特征栅格地图的建立，建立了改进灰狼算法（IGWO）的求解模型。最终，通过求解IGWO算法得出双碳目标规划结果。

三、模型假设

**假设1（数据可靠性）：**假设附件中所给出的所有数据均是真实可靠的，不存在虚假数据或人为捏造的数据；

**假设2（人口经济稳定性）：**假设在短期内人口数量和经济发展趋势是相对稳定的，没有大规模的外部干扰因素，如自然灾害或政治变动。

**假设3（能源消费趋势）：**假设能源消费量的增长与GDP的增长呈正相关，即经济增长会导致更多的能源需求。

**假设4（碳排放因子）：**假设每个部门（如工业、交通、居民生活等）的碳排放量可以通过一个碳排放因子来表示，这个因子会随着时间和技术的变化而变化。

**假设5（能源消费结构）：**假设各个部门的能源消费结构在短期内不会发生大的变化，即不会出现能源消费结构的重大转型。

**假设6（碳排放减少效应）：**假设采取碳减排措施，如提高能源效率或使用更多非化石能源，将导致碳排放量的下降，这个下降的速度可以根据政策或技术进步进行估计。

四、符号说明

表4-1：符号说明表

五、问题一模型的建立与求解

5.1 构建指标评价体系

5.1.1 确定评估指标

根据题目要求，需要对区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量进行现状分析，因此，我们选择经济、人口、能源消费量和区域碳排放量作为一级评价指标。为了实现更精确的分析，我们通过查阅大量资料，将每个一级指标细分为以下二级指标：

（1）一级指标：经济

经济描述了该区域的经济总量，通常以GDP表示，作为经济活动的度量。我们选取经济指标下的二级指标如下：

• GDP：国内生产总值，衡量一个区域经济活动总量的指标。

• GDP增长率：表示GDP在一定时期内的增长速度，反映经济的增长状态。

• GDP结构：不同产业（一二三产业）对GDP的贡献比例，了解经济结构的特点。

• 人均GDP：示每个人平均创造的经济价值，反映个体经济状况。

（2）一级指标：人口

人口描述该区域的人口数量，可用于分析人口的变化对碳排放的影响。我们选取人口指标下的二级指标如下：

• 人口总量：描述该区域内的总人口数量。

• 人口增长率：表示人口数量的年度增长率，反映人口增长的速度。

• 人口密度：指人口在单位面积内的分布密度，反映人口集中程度。

• 人口城市化率：一个地区城市人口在总人口中所占的比例，用于衡量该地区人口向城市集中的程度。

（3）一级指标：能源消费量

能源消费量描述该区域的总能源消费量，包括化石燃料和非化石能源的总消耗。我们选取能源消费量指标下的二级指标如下：

• 总能源消费量：表示一个区域在一定时期内的总能源消耗量。

• 化石燃料消费量：指使用化石燃料（如煤、石油、天然气）的能源消耗量。

• 可再生能源消费量：表示使用可再生能源（如太阳能、风能、水能）的能源消耗量。

• 能源消费结构：指不同能源类型在能源消费中的贡献比例，反映能源利用的结构特点。

• 人均能源消费量：表示每个人平均消耗的能源量，用于评估个体的能源消费水平。

（4）一级指标：碳排放量

碳排放总量描述该区域的碳排放总量，通常以二氧化碳排放量表示。我们选取碳排放总量指标下的二级指标如下：

• 总碳排放量：描述一个区域在一定时期内的总碳排放量。

• 化石燃料碳排放量：指使用化石燃料产生的碳排放量。

• 可再生能源碳排放量：表示使用可再生能源产生的碳排放量。

• 人均碳排放量：表示每个人平均碳排放量，用于评估个体的碳排放水平。

• 碳排放强度：表示单位GDP或单位能源消费量的碳排放量，用于评估经济或能源消费的碳效率。

• 碳排放构成：将碳排放分解为不同来源（工业、交通、建筑、农林、居民生活）的贡献比例。

综上所述，我们可以初步建立起某区域经济、人口、能源消费量和碳排放量的指标评价体系，如下图所示：

图5-1：评价指标体系

5.1.2 数据搜集

我们根据5.1.1中确定的指标量搜集了北京市2011年~2020年的相关数据，主要通过国家统计局官网、北京市统计局官网、北京生态环境局官网、北京发改委官网、国家能源局官网、中国碳核算数据库（CEADs）以及一些第三方数据采集机构（后文附有数据来源网址）等收集到了尽可能全面的数据（具体内容见附件）。

（附）数据来源网站：

① 国家统计局官网：/

② 北京市统计局官网：/

③ 北京生态环境局官网：/

④ 北京市发改委官网：/

⑤ 国家能源局官网：.htm

⑥ 中国碳核算数据库（CEADs）：/

⑦ 第三方数据收集机构：

5.1.3 数据预处理

在建模之前需要对数据集（包含附件数据和搜集到的数据）进行分析和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据筛选合并等清洗操作。

（1）缺失值处理：样条插值

通过分析数据集可以发现，数据中存在一些缺失值，会影响到数据计算与模型实现。考虑到分段插值的结果通常在节点之间不够平滑，可能会出现不连续的情况，且分段三次埃尔米特插值在平滑性方面仅适用于一阶导数，为了在更高阶导数上能够保证平滑性，我们选择使用样条插值法。

对于待插值函数f(x)，已知节点处的函数值，将相邻两节点进行分段，获得n个插值小区间，在每个区间内使用k次多项式插值，使其满足插值条件与k-1阶平滑性：

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

将每段插值结果组合后，就是样条插值。我们将数据传入MATLAB并使用该公式进行计算（具体结果见附件）。

（2）数据标准化：min-max极差法

此时得到的数据由于存在量纲的差距，不能够直接用来进行量化分析，因此需要对数据进行标准化处理，使得不同的指标变量具有相同的尺度，从而使数据具有可比性。由于处理后的数据中既存在正指标，也存在负指标，故我们选择用极差法对数据进行标准化处理。

若为正指标，标准化公式为：

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

若为负指标，标准化公式为：

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

首先需要对指标的属性归类，随后根据公式(5-9)~ (5-10)，利用matlab计算（代码见附录）即可得到标准化的指标变量数据，具体结果见附件。

（3）异常值检测：箱线图

箱线图可以用来反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围，我们可以通过箱线图来检测标准化后数据集中的异常值，通过Python绘制箱线图的部分结果如图5-2所示：

图5-2：箱线图检测异常值

由图5-2可见，标准数据集中存在6个离群点（异常值），我们据此对原始数据集进行排查，找到这6个可能存在的异常值。通过查找资料和观察数据，我们将不在正常数据范围内的值进行剔除，重新通过样条插值进行填充，在正常范围内的数据不能判定为异常值，故不予处理。

5.1.4 相关性分析

在量化分析之前，需要对指标量进行初步的相关性分析。统计学中，通常用相关系数描述两个变量之间的相关程度。相关系数r是一个介于-1和1之间的无单位值，r越接近0代表线性关系越弱，下表为相关系数值区间与相关性强度的对应关系。

表5-1：相关性系数分类指标

我们利用Python求解出了指标间的相关系数矩阵，并利用seaborn库进行了系数可视化表示，得出的各指标间的相关系数热力图如下图所示：

图5-3：指标间相关性分析结果图

由上图可以看到，许多指标之间存在着较高的相关性，说明经济、人口、能源排放量中的各种二级指标确实能够对碳排放量产生一定程度的影响，即各指标量之间存在较强的关联关系。

5.2 分析区域碳排放现状

5.2.1 可视化分析：碳排放量状况

为了更加直观的观察分析北京市十二五（2011-2015年）和十三五（2016-2020年）期间的碳排放量状况，我们利用Python将处理后的碳排放量数据可视化，结果如下图所示。

图5-4：北京市十二五和十三五期间的碳排放总量条形折线图

通过上图可以看出，北京市十三五期间的碳排放量明显高于十二五期间。在十二五期间，碳排放量呈逐渐下降趋势；而在十三五期间，碳排放量先是逐年上升，但在最后一年又出现了下降的趋势。

随后，我们绘制了北京市十二五和十三五期间的碳排放量增长率变化趋势图，结果如下图所示。

图5-5：北京市十二五和十三五期间的碳排放量增长率变化图

通过上图可以看出，北京碳排放量在十二五期间增长率先下降后上升，而在十三五期间，前期增长率一直大于0，最后一年才出现下降趋势，且已经降到了0以下。

5.2.2 主成分分析：碳排放量因素

根据5.1.4中的分析，多个指标间存在较高的相关性，故本文选用主成分分析法对各指标进行降维处理，同时分析各碳排放量产生因素的贡献权重。主成分分析可以把多个指标转化成少数几个不相关的综合指标，步骤如下：

Step1. 计算标准化数据的相关系数阵。

记第i个指标与第i’个指标的相关系数为rii’，其计算方法为：

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Step2. 计算特征值与特征向量。

计算出相关系数矩阵及其对应的特征向量，其中由特征向量组成20个新的指标变量：

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其中，Yi为第i主成分。

**Step3：确定**p个主成分，进行统计分析。

利用SPSS统计软件计算出相应主成分的特征值和累计贡献率如下表：

表5-2：特征值和累计贡献率

在累计方差为83.044%的前提下分析得到11个主成分，这11个主成分提供了碳排放量产生影响因素指标中83.044%的信息，满足主成分分析原则。从上表中还可以看到，主成分1和2的累计贡献率较大，这就可以解释为主成分1与主成分2 可能是影响碳排放量产生最重要的指标。

由以上分析利用SPSS统计软件计算得到主成分分析正交解见附录，正交解说明，11个主成分指标的贡献率权重排名如下表所示。

表5-3：相关性系数分类指标

5.2.3 研判双碳实现的主要挑战

根据5.2.2中PCA计算得出的碳排放量各影响因素权重，我们可初步分析得出北京市实现碳达峰与碳中和需要面对的主要挑战如下：

（1） 能源消费：总能源消费量、人均能源消费量和能源消费结构排名第一、第四和第七，由此可见能源消费是北京市碳排放的主要来源之一。挑战在于如何解决高总能源消费量、高化石燃料消费量以及不合理的能源消费结构问题，包括增加可再生能源比例，减少对化石燃料的依赖，提高可再生能源的利用率，推动能源消费的低碳转型。

（2） **碳排放量：**化石燃料碳排放量和人均碳排放量排名第二和第五，碳排放量的控制是实现北京市碳达峰与碳中和的关键。挑战在于如何减少化石燃料的使用，提高能源利用效率，推动碳排放的减少，同时加强碳排放构成的监测和管理。

（3） **经济方面：**GDP和GDP增长率排名第三和第六，说明经济发展对北京市碳排放量的影响较大。北京市需要继续保持较高的经济增长，但在碳达峰与碳中和目标下，必须寻找经济发展与碳减排之间的平衡。挑战在于如何在经济增长的同时实现碳排放的减少，需要实施更为绿色可持续的经济政策，探索低碳经济发展模式，推动绿色技术创新和可持续发展。

（4） **人口方面：**人口总量排名第十，人口数量的增长会带来更大的能源需求和碳排放压力。挑战在于如何在人口增长的情况下，实现人均碳排放量的降低，需要加强北京市人口控制和推动人口结构优化。

5.3 建立区域碳排放关联模型

逻辑回归模型在金融行业有着十分广泛的应用，考虑到指标量化需要有较强的直观性和理解性，我们采用了该模型中代价较小的WOE分析法（证据权重分析法）进行区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量各指标关系的量化分析，即通过比较指标分箱和对应分箱的概率来进行量化，将模型变量WOE编码方式离散化之后再运用Logistic回归模型即可得区域碳排放量各指标之间的关系模型。

该模型的建模流程图如下图所示：

图5-4：逻辑回归模型建立流程图

5.3.1 指标量化分析

（1）探索性分析

在指标量化分析前，我们通常还需要对当前数据进行探索性分析，主要工作包括：对数据进行清洗和描述，查看数据的分布，比较数据之间的关系，对数据进行总结等。在这里我们主要完成了对数据的清洗和描述，根据主成分分析后得到的新数据变量集，通过运行Python代码得出的箱线图如下图所示：

图5-5：主成分数据箱线图

由上图可看到数据中有明显的离群点，因此我们需要对当前数据进行相关操作，这里采用了对数变换进行清除，并得到了处理后的新数据集。

（2）数据切分

为了验证后续算法的模型的拟合效果，需对数据集进行切分，分成训练数据、测试数据。利用python中sklearn包的train_test_split函数，将数据分成两个部分：X_train、X_test。并设置train_size= 0.49，shuffle=False。

（3）分箱处理

需采用无监督分箱中的等距分箱对连续型主成分数据进行处理，即将变量的取值范围均分为k个等宽的区间（每个区间当作一个分箱），若最大值和最小值分别为A和B，则每个区间的长度即为，则区间边界值为：

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（4）IV值筛选

IV衡量的是一个指标的信息量，计算公式：

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假设通过IV值判断变量预测能力标准如下表所示：

表5-5：IV值与预测能力的对应关系

通过运行Python程序，得到主成分分箱后的IV值如下图所示：

图5-6：主成分分箱后的IV值柱状图

结合表4和图7可得，各个指标的预测能力相对较强，故不予删除。

（5）变量WOE编码

将保存之后的变量转换为WOE值后可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡的格式，其转换公式为：

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WOE转换后部分样本数据如图所示：

图5-7：WOE转换后部分样本数据

5.3.2 建立Logistic回归模型

在关联模型的过程中，我们利用python中STATSMODEL包建立Logistic回归模型，对X_train中的数据进行训练、对X_test中的数据进行预测。

由预测结果可得，各变量的p值远小于0.05，故通过显著性检验，符合训练要求。

为更好地对数据进行训练与检测，选择Logistic回归模型，将概率发生比的对数表示成特征变量的线性组合，即：

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其中，odds为p_good与p_bad的比值。

每个属性对应的分值可通过以下公式进行计算：

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对于每个样本的总分，则有：

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5.3.3 建立指标间的关联模型

通过建立的上述模型，同时结合区域碳排放的实际情况，为更好地描述各指标量的关联关系，在此设立3个评估参数：基础分值、PDO和好坏比。在这里，结合实际情况，取基础分值为300分，PDO为10，好坏比取10，由此计算出各项部分分数如下：

表5-6：评分部分分数明细表

其中，Part1，Part2，Part3代表评分时的3部分的名称，即由各项的woe值通过一定的换算得出的各项分数。

综合上述分析，得出区域碳排放关联评价方程如下：略

5.3.4 敏感性分析指标变化

（1）设定指标环比与同比的变化范围

对指标建立Logistic回归模型，各指标的p值均远小于0.05，故影响指标均为选定的不确定因素。这里我们假设变化范围，即：略

（2）计算指标变动对碳排放量的影响程度

将各项指标数据代入已加入不确定影响因素的关联评分方程，并对所得的评分进行等级划分，得到新的等级序列，并与变化前的等级序列进行对比，即可得出不确定因素变动对碳排放量的影响程度。我们分别以指标变化0.05、0.1、0.2为例，对比变动前后碳排放量的变化情况。

（3）绘制敏感性分析图

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六、问题二模型的建设与求解（略）

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6.1 基于人口的能源消费量预测模型

6.1.1 初步分析

6.1.2 模型建立

6.1.3 模型求解

6.1.4 模型评估

6.2 基于经济的能源消费量预测模型

6.2.1 初步分析

6.2.2 模型改进

6.2.3 模型求解

6.3 区域碳排放量预测模型

6.3.1 初步分析

6.3.2 回归模型建立

6.3.3 模型参数检验

6.3.4 回归方程

6.3.5 模型求解

6.3.6 模型评估

七、问题三模型的建立与求解（略）

7.1 情景设计

7.2 多情景下的碳排放量核算方法

7.2.1 计算人均GDP和单位GDP能耗

7.2.2 利用Kaya模型计算碳排放量

7.3 确定双碳目标与路径

7.3.1 建立双目标规划模型

（1）目标函数的确定

（2）约束条件的确定

7.3.2 解题方案——改进灰狼优化算法（IGWO）

7.3.3 设置动态权重与游走策略

7.3.4 确定远距离栅格和扇区角度

7.3.5 设置可视步长

7.3.6 双碳实现的双目标模型求解

八、模型评价与改进

8.1 模型优点

• 解决上述问题所使用的的模型均经过检验，符合问题求解标准。
• 模型误差小、精度高，建模过程清晰易懂。
• 模型可扩展性强，在本文提出的模型中不仅可以结合其他模型进行问题求解，还可以灵活增加影响因素。

8.2 模型缺点

• 所使用模型对于预测效果较好，但是当面对大数据时，在时间与空间性能方面表现效果较差。
• 所使用模型在数据可视化方便较差，使得无法直观的观察与分析数据。

九、模型推广与应用

本文采用了经过相关分析和改进的LSTM模型，较准确地解决了提出的问题。LSTM模型在序列数据处理方面具有优势，未来有望在NLP、语音识别、时间序列预测等领域得到广泛应用。随着深度学习技术的发展，LSTM模型可能会不断演进和改进，提升其在序列数据处理方面的性能。数理统计技术在社会科学领域的应用日益增多，推动了数字经济的发展，因此该模型可以广泛应用于物流管理、物流控制等领域。

此外，灰狼算法和改进的灰狼算法被用于对规划模型进行求解，得出了符合条件的站址选择方案。灰狼算法因其通用性和有效性成为解决实际问题的主要方法之一，在科学、工程和工业领域中广泛应用，是一种前景广阔的全局优化方法。

十、参考文献

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[2] 彭湃,刘敏.基于Prophet-LSTM组合模型的短期负荷预测方法[J/OL].电力系统及其自动化学报:1-9[2021-01-20]..19635/jki.csu-epsa.000705.

[3] 韩振华,郭浩雨,李宇,张玲,冯秀芳.改进双向LSTM的地震震相拾取算法[J/OL].太原理工大学学报.

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[5] 付秀琴. 电商物流末端配送网络多目标优化模型设计[D].哈尔滨商业大学,2017.

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[8] 高宝鑫. 基于有约束聚类算法的B2C电商物流网络优化研究[D].上海交通大学,2015.

附录（略）

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