基于BP神经网络的碳达峰目标下碳汇计量方法研究

为了解决当前碳汇计量方法存在计量误差、准确率低的问题，提出了基于BP神经网络的碳达峰目标下碳汇计量方法的研究。首先，基于碳达峰目标对碳汇数据进行预处理，获取准确度较高的碳汇数据；根据BP神经网络构建碳汇计量BP神经网络模型，输出碳汇数据集；然后综合考虑碳库选择指标，选择与碳汇数据集匹配的碳库；最后，实现碳达峰目标下碳汇计量的目标。实验证明，此种计量方法具有较高的拟合度，计算值与原值更加接近，相对误差在1.01%～1.71%，始终保持在2%以下，证明该方法的碳汇计量结果准确率较高。