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基于STIRPAT-LEAP模型的陕西省增汇减排发展路径及驱动因素
1
作者
李艳颖
蒋语聪
+2 位作者
李文
王顺平
张思雨
《环境科学》
北大核心
2026年第2期793-806,共14页
中国作为全球碳排放大国,其省市区域贡献了全国90%以上的碳排放量.如何准确预测不同省市区域的碳排放量并制定减排政策,是实现国家“双碳”目标以及经济高质量协同发展的基础.以位于中国西北地区的陕西省为例,利用2000~2021年相关截面数...
中国作为全球碳排放大国,其省市区域贡献了全国90%以上的碳排放量.如何准确预测不同省市区域的碳排放量并制定减排政策,是实现国家“双碳”目标以及经济高质量协同发展的基础.以位于中国西北地区的陕西省为例,利用2000~2021年相关截面数据,建立自上而下与自下而上集成的RR-STIRPAT-LEAP模型,并通过优化子模型权重提升预测准确性.在此基础上,预测2022~2060年陕西省碳排放量,结合碳汇吸收量模型设计5种联合情景仿真模拟陕西省“双碳”路径,并使用ReliefF算法分析碳减排重要潜力驱动因素.结果发现,RR-STIRPAT-LEAP-Shaanxi模型预测精度显著优于单一模型,优化后的模型误差为0.24%.预测陕西省2030年达峰,排放量(以CO_(2)计)为41909万t.在联合情景macro-control-EMT-F下陕西省在2060前实现碳中和,排放量为-2569万t,表明生态碳汇在实现碳中和过程中发挥重要作用.对比不同联合情景下的碳排放变化情况发现,能源结构升级和能效提升是陕西省低碳转型的关键驱动力,且实施宏观经济和部门能耗综合调控的策略可以减少更多的碳排放量.ReliefF中表明陕西省碳减排侧重产业部门排序依次为:工业>发电部门>农业>居民部门>运输仓储邮政业>建筑业>其他服务业.其中,农业不仅是重要的碳排放源,也是重要的碳汇,其减排潜力不可忽视.在综合分析短期和中长期碳排放路径以及碳减排驱动因素后,通过给出陕西省增汇减排协同发展路径图,可为政府决策者和相关企业制定低碳高质量经济发展规划提供科学依据.
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关键词
碳达峰
碳中和
RR-STIRPAT-LEAP-Shaanxi模型
联合情景设置
relieff分析
原文传递
基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别
被引量：
6
2
作者
王召广
杨宇飞
+1 位作者
闫召洪
鲁峰
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期220-229,共10页
针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异...
针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。
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关键词
涡轴发动机
气路故障诊断
特征提取
神经网络
relieff分析
原文传递
基于PSO-SVM的脉搏波特征选择的生理疲劳辨识
被引量：
2
3
作者
张家润
《现代计算机》
2020年第10期7-12,共6页
为了提高脉搏波检测生理疲劳的精度,提出一种脉搏波特征选择的疲劳辨识。先将脉搏波信号经过预处理,后提取脉搏波上升支幅度HUAM、上升支幅度与下降支幅度比值UDOR1、上升支时间TUAM、上升支时间与下降支时间比值UDOR2、脉搏波周期WPT...
为了提高脉搏波检测生理疲劳的精度,提出一种脉搏波特征选择的疲劳辨识。先将脉搏波信号经过预处理,后提取脉搏波上升支幅度HUAM、上升支幅度与下降支幅度比值UDOR1、上升支时间TUAM、上升支时间与下降支时间比值UDOR2、脉搏波周期WPT作为脉搏波疲劳特征预选值,对上述5维特征预选值和疲劳标签,采用ReliefF分析方法,得到预选值权重,采用了权重大于0.045的UDOR2、WPT作为疲劳特征值。最后利用PSO-SVM实现脉搏波特征选择的疲劳辨识。样本总辨识率为95.2%。
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关键词
脉搏波预选特征
relieff
权值
分析
粒子群优化
支持向量机
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职称材料
题名
基于STIRPAT-LEAP模型的陕西省增汇减排发展路径及驱动因素
1
作者
李艳颖
蒋语聪
李文
王顺平
张思雨
机构
宝鸡文理学院数学与信息科学学院
出处
《环境科学》
北大核心
2026年第2期793-806,共14页
基金
陕西省社会科学基金年度项目(2024D049)
陕西省自然科学基础研究计划项目(S2023-JC-YB-1868)
宝鸡文理学院研究生创新科研项目(YJSCX24YB38)。
文摘
中国作为全球碳排放大国,其省市区域贡献了全国90%以上的碳排放量.如何准确预测不同省市区域的碳排放量并制定减排政策,是实现国家“双碳”目标以及经济高质量协同发展的基础.以位于中国西北地区的陕西省为例,利用2000~2021年相关截面数据,建立自上而下与自下而上集成的RR-STIRPAT-LEAP模型,并通过优化子模型权重提升预测准确性.在此基础上,预测2022~2060年陕西省碳排放量,结合碳汇吸收量模型设计5种联合情景仿真模拟陕西省“双碳”路径,并使用ReliefF算法分析碳减排重要潜力驱动因素.结果发现,RR-STIRPAT-LEAP-Shaanxi模型预测精度显著优于单一模型,优化后的模型误差为0.24%.预测陕西省2030年达峰,排放量(以CO_(2)计)为41909万t.在联合情景macro-control-EMT-F下陕西省在2060前实现碳中和,排放量为-2569万t,表明生态碳汇在实现碳中和过程中发挥重要作用.对比不同联合情景下的碳排放变化情况发现,能源结构升级和能效提升是陕西省低碳转型的关键驱动力,且实施宏观经济和部门能耗综合调控的策略可以减少更多的碳排放量.ReliefF中表明陕西省碳减排侧重产业部门排序依次为:工业>发电部门>农业>居民部门>运输仓储邮政业>建筑业>其他服务业.其中,农业不仅是重要的碳排放源,也是重要的碳汇,其减排潜力不可忽视.在综合分析短期和中长期碳排放路径以及碳减排驱动因素后,通过给出陕西省增汇减排协同发展路径图,可为政府决策者和相关企业制定低碳高质量经济发展规划提供科学依据.
关键词
碳达峰
碳中和
RR-STIRPAT-LEAP-Shaanxi模型
联合情景设置
relieff分析
Keywords
carbon peak
carbon neutralization
RR-STIRPAT-LEAP-Shaanxi model
joint scenario setting
relieff
analysis
分类号
X24 [环境科学与工程—环境科学]
原文传递
题名
基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别
被引量：
6
2
作者
王召广
杨宇飞
闫召洪
鲁峰
机构
中国航发湖南动力机械研究所
南京航空航天大学能源与动力学院
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期220-229,共10页
基金
国家科技重大专项(2017-I-0006-0007)。
文摘
针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。
关键词
涡轴发动机
气路故障诊断
特征提取
神经网络
relieff分析
Keywords
Turbo shaft engine
Gas path fault diagnosis
Feature extraction
Neural network
Relief Fanalysis
分类号
V235.113 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
原文传递
题名
基于PSO-SVM的脉搏波特征选择的生理疲劳辨识
被引量：
2
3
作者
张家润
机构
四川大学电子信息学院
出处
《现代计算机》
2020年第10期7-12,共6页
文摘
为了提高脉搏波检测生理疲劳的精度,提出一种脉搏波特征选择的疲劳辨识。先将脉搏波信号经过预处理,后提取脉搏波上升支幅度HUAM、上升支幅度与下降支幅度比值UDOR1、上升支时间TUAM、上升支时间与下降支时间比值UDOR2、脉搏波周期WPT作为脉搏波疲劳特征预选值,对上述5维特征预选值和疲劳标签,采用ReliefF分析方法,得到预选值权重,采用了权重大于0.045的UDOR2、WPT作为疲劳特征值。最后利用PSO-SVM实现脉搏波特征选择的疲劳辨识。样本总辨识率为95.2%。
关键词
脉搏波预选特征
relieff
权值
分析
粒子群优化
支持向量机
Keywords
Pulse Wave Preselection Characteristics
Weight Analysis of
relieff
PSO
SVM
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于STIRPAT-LEAP模型的陕西省增汇减排发展路径及驱动因素
李艳颖
蒋语聪
李文
王顺平
张思雨
《环境科学》
北大核心
2026
0
原文传递
2
基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别
王召广
杨宇飞
闫召洪
鲁峰
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
原文传递
3
基于PSO-SVM的脉搏波特征选择的生理疲劳辨识
张家润
《现代计算机》
2020
2
在线阅读
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职称材料
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引证文献
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