第40卷第12期2022年12月环境工程EnvironmentalEngineeringVol．40No．12Dec．2022收稿日期:2022－03－28基金项目:中国工程院重大咨询研究项目(2020-ZD-18-5)第一作者:赵金辉(1981－)，男，副教授，主要研究方向为节能低碳及能源高效利用。zhaojinhui@zzu．edu．cn*通信作者:李景顺(1999－)，男，本科，能源与动力工程专业。Li_Jingshun123@163．comDOI:10.13205/j．hjgc．202212020赵金辉，李景顺，王潘乐，等．基于Lasso-BP神经网络模型的河南省碳达峰路径研究［J］．环境工程，2022，40(12):151－156，164．基于Lasso-BP神经网络模型的河南省碳达峰路径研究赵金辉李景顺*王潘乐侯高杰(郑州大学机械与动力工程学院，郑州450001)摘要:为探索河南省碳达峰路径，满足河南省碳达峰战略需求，选取河南省2001—2020年社会、经济、能耗、资源4个维度的12个指标，使用Lasso-BP神经网络方法，建立河南省碳排放量预测模型。基于12个指标数据的回归分析，设计了6条发展路径，对河南省2021—2035年的碳排放量进行预测。结果表明:1)12个维度的因素中，影响碳达峰的6大关键因素为煤炭消费占比、单位GDP能耗、森林覆盖率、能源消费总量、第二产业GDP比重和私人汽车拥有量;2)追求单因素发展的路径1—4均无法在2030年实现碳达峰;在路径5、6下，河南省将于2029年碳达峰，相较于路径5，路径6的峰值排放量低2.53Mt，峰值为510.91MtCO2;3)为实现碳达峰，在“十四五”和“十五五”阶段，应分别将煤炭消费占比、单位GDP能耗、森林覆盖率、能源消费总量、第二产业GDP比重、私人汽车拥有量的年均增长率控制在－4.0%和－5.0%、－3.5%和－4.0%、2.0%和3.0%、0.5%和0.4%、－1.5%和－2.0%、7.5%和7.0%。关键词:碳达峰;Lasso回归;BP神经网络;路径研究;碳排放预测ASTUDYONCAＲBONPEAKINGPATHSINHENAN，CHINABASEDONLASSOＲEGＲESSION-BPNEUＲALNETWOＲKMODELZHAOJinhui，LIJingshun*，WANGPanle，HOUGaojie(SchoolofMechanicalandPowerEngineering，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001，China)Abstract:ToexplorethepathtocarbonemissionpeakingofHenan，Chinaandmeetthestrategicneedofthelocalauthorities，inthispaper，thedataoftwelvefactorsofsocial，economic，energyconsumption，andresourcesinHenanfrom2001to2020wereselected，andtheLasso-BPneuralnetworkmethodwasusedtoestablishapredictionmodelofcarbonemissioninHenanprovince．Basedontheregressionanalysis...
