基于Lasso-BP神经网络模型的江苏省碳排放预测

江苏省是我国绿色产业规模先行区和典型省。预测江苏省碳达峰时间对于检验中国到2030年能否按时实现碳达峰目标具有一定的借鉴和指导意义。基于2001—2018年江苏省的面板数据,使用Lasso回归模型筛选出8个重要碳排放影响因素,模拟设置2019—2030年各个影响因素值,建立BP神经网络模型来预测2019—2030年江苏省碳排放量及达峰时间。预测结果表明,在模拟情景下,2019—2023年江苏省碳排放量逐年增加,将在2023年达到碳峰值33517.55万吨,之后逐年下降。