NGSAII-GPR模型在碳排放短期預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

　　針對(duì)于采礦過程中以電機(jī)為研究對(duì)象的碳排放來源的復(fù)雜性以及其影響因素的多樣性引起的碳排放短期預(yù)測(cè)精度不高的問題，結(jié)合灰色理論提出一種基于NGSAII-GPR模型的鉛鋅礦采礦過程碳排放預(yù)測(cè)方法。首先，對(duì)碳排放來源及其影響因素進(jìn)行分析，采用灰色理論進(jìn)行聚類分析以歸并同類因素；其次，根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)性分析得到主要影響因素；最后，為解決超參數(shù)優(yōu)化確定問題，將帶精英策略的非支配排序遺傳算法（NGSAII）引入到高斯過程回歸（GPR）模型，提出了一種基于NGSAII-GPR的預(yù)測(cè)模型。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，相較于其他超參數(shù)優(yōu)化確定方法，NGSAII能更好地對(duì)超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化確定，且相較于其他常規(guī)預(yù)測(cè)模型，NGSAII-GPR能更精確的預(yù)測(cè)鉛鋅礦采礦過程的碳排放量，其預(yù)測(cè)誤差更小。

　　人類生產(chǎn)活動(dòng)導(dǎo)致的溫室氣體排放，特別是化石燃料燃燒所產(chǎn)生的碳排放是導(dǎo)致全球氣候上升的主要原因。工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)當(dāng)中產(chǎn)生的大量的碳使得碳排放問題顯得尤為突出。如今，與碳排放相關(guān)的研究層出不窮，包括碳成本、碳排放量計(jì)算以及碳交易市場(chǎng)等，但對(duì)于具體的某工業(yè)生產(chǎn)過程的碳排放研究卻寥寥無幾。實(shí)際上對(duì)碳排放量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能合理使用碳排放設(shè)備，提高經(jīng)濟(jì)效益，節(jié)能減排。而對(duì)礦山企業(yè)來說，以采礦過程為主，因而將其作為研究重點(diǎn)。