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“碳”测未来——基于机器学习的区域物流业碳排放量预测实验教学案例
第24任务： 代码6-3 关键影响因子的灰色预测
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任务列表
第1任务： 1-1-案例内容+V2.0
第2任务： 1-1-案例内容+V2.0_匿名版
第3任务： 1-2-参赛案例使用授权书
第4任务： 2018-基于Lasso-GRNN神经网络模型的地方财政收入预测_蒋锋
第5任务： 2018-基于PCA-SVR模型的中国CO_2排放量预测研究_刘炳春
第6任务： 2018-基于SVR的区域交通碳排放预测研究_陈亮
第7任务： 2019-基于FCS-SVM的建筑业碳排放预测研究_徐勇戈
第8任务： 2019-中国碳强度关键影响因子的机器学习识别及其演进_刘卫东
第9任务： 2022-基于GM(1,1)-神经网络模型的安徽省财政收入预测_刘茂茹
第10任务： 2022-基于PLS-GA-SVR的区域经济预测模型及实证_高振斌
第11任务： 2022-基于支持向量回归机的重庆市碳排放量预测研究_金尚柱
第12任务： 2023-基于BP神经网络模型的山东省碳排放量预测_许栩
第13任务： 2023-基于Lasso-GA-SVR的区域物流业碳排放预测_以天津市为例
第14任务： 2023-基于Lasso-GRNN神经网络模型的北京市物流业碳排放量预测
第15任务： 2021-中国实现2030年前碳达峰目标及主要途径_胡鞍钢
第16任务： 2022-天津市交通运输领域绿色低碳发展实施方案
第17任务： 2022-天津市绿色交通运输“十四五”发展规划
第18任务： 1-5-附件 作者信息表+V1.0
第19任务： 2-1-实验教学指导文档+V2.0
第20任务： 2-2-教案PPT+V1.0
第21任务： 2-3-实验结果评分标准+V1.0
第22任务： 代码6-1 多重共线性检验
第23任务： 代码6-2 特征选择
第24任务： 代码6-3 关键影响因子的灰色预测
第25任务： 代码6-4 碳排放量预测模型及评价
第26任务： 代码6-5 2021与2022年碳排放量预测
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案例审核意见
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小智
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