基于SVR的区域交通碳排放预测研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2018年第2期北京时间：

作者：陈亮，王金泓，何涛，周志华，李巧茹，杨文伟

单位：1. 河北工业大学 土木与交通学院，天津 300401；2. 天津市绿色交通工程材料技术中心，天津 300401； 3. 广州市交通规划研究院，广州 510000

摘要：基于STIRPAT模型，选择旅客周转量、货物周转量、人均GDP、机动车保有量、碳排放强度、能源结构和城市化率7项指标作为我国区域交通碳排放影响因素，建立基于支持向量回归机的碳排放预测模型，并以1990—2016年北京市交通碳排放相关数据为基础数据做实例分析.结果表明：训练样本交叉验证均方误差仅为 0.008 040，得到参数C和γ的最优值；模型预测值与真实值的拟合回归效果良好，训练集和测试集的相关系数分别为0.984 2和0.995 0，即模型具有良好的学习和推广能力；未来区域交通碳排放增长趋势逐渐变缓，但总量将继续呈上升趋势，社会仍然面临较大的温室气体减排压力.

关键词：综合交通运输,预测研究,SVR,交通碳排放,影响因素

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(51678212).