科技与创新2024，Issue(2) ：148-150.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2024.02.044

基于机器学习的碳排放预测及SHAP特征分析

王泽菡 陈丽娟 林心如
科技与创新2024，Issue(2) ：148-150.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2024.02.044
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基于机器学习的碳排放预测及SHAP特征分析

王泽菡 1陈丽娟 1林心如1
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  • 1. 广州南方学院,广东广州 510979
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摘要

碳排放是中国乃至国际社会近年来关注的热点问题,一方面经济发展离不开碳排放,另一方面碳排放过量会使生态环境遭到破坏.因此,对碳排放作出有效预测,有助于平衡生态环境与经济发展.通过机器学习分析人口流动、温度、空气质量等特征并构建碳排放预测模型,同时引入SHAP(SHapley Additive exPlanations,夏普利值)解释模型与分析数据.结果表明,人口流动与温度对碳排放有极大影响.

关键词

机器学习/碳排放/SHAP/预测

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出版年

2024
科技与创新
中国计算机用户协会

科技与创新

ISSN：1008-0570
参考文献量9
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