文摘

在本文中,我们研究了径向神经网络算法在森林地区低碳循环经济,设计一个耦合发展评价模型,研究其算法思想操作模式和更新公式获得的标准算法,最后通过粒子群算法优化RBF神经网络。粒子群算法的深入分析后,提出一种改进的粒子群算法来提高算法的搜索精度和能力通过非线性调整惯性权重和引入极值平均因子,针对穷人和过早收敛的问题出现在粒子群算法的搜索能力。通过分析和评价工业生态系统之间的相互作用和碳排放,碳排放的主要影响因素被识别出来,和尺寸大小的影响经济增长,产业结构,能源强度,确定碳排放和能源结构;产业生态结构的现状评估,和方向的优化和调整工业经济结构,能源结构,阐明生态结构。我们构建一个多维多约束multimodel产业生态结构优化预测模型,经济和社会的发展情况,并优化预测森林地区的低碳产业生态结构;根据预测的仿真分析结果,我们建议工业生态结构调整的方向和工业生态系统建设的路径。

1。介绍

大量排放的温室气体,主要是二氧化碳,是全球变暖的罪魁祸首1]。国际社会积极探索可持续发展道路有效控制二氧化碳排放(称为碳排放,以下相同)的框架下,联合国气候变化框架公约》(2]。有限公司₂是导致全球变暖的主要因素,植被吸收有限公司吗₂并产生氧气与大气交换碳平衡有限公司₂在大气中,但工业革命的出现推动了土地利用的变化模式,和森林砍伐削弱了植被的碳交换功能(3]。同时,化石燃料的大量使用对经济发展导致碳一方面吸收和减少碳排放的增加,从而引发全球变暖(4]。工业化加速发展和人口增长,带来自然资源的大规模开采和消费。有一个快速增长的全球财富的前提建立在大量消耗全球资源(5]。据统计,三个主要能源,煤炭,石油,天然气,占全世界能源消耗的80%以上。低碳概念的传播打开了新视野解决全球变暖和能源问题。在全球气候变化和能源短缺的背景下,英国是第一个提出“低碳经济”的概念6]。在哥本哈根峰会上,来自190多个国家的领导人出席了会议,积极协商在碳减排问题上(7]。国家正在积极采取措施加强合作,建立节能减排目标,大力发展清洁能源如潮汐能源来代替化石能源。有很多种算法使用了径向基神经网络,而且,一般来说,每一种都有其优点和缺点,研究人员正努力找到更好的算法(8]。在研究了各种算法,发现算法几乎所有围绕函数网络中心选择、基函数宽度,和重量进行优化调整。面对日益复杂的应用程序,经典算法难以满足日常需求,导致许多进化算法,它属于一个仿生搜索算法具有较强的鲁棒性,能够适应不同的问题和环境,寻找相对高效的最优解9]。基于不同的生物学原理、进化算法主要包括蚁群算法,粒子群算法和遗传算法。进化算法与神经网络相结合是一个相对和当前热点问题在人工智能10]。

Tikhamarine等人使用在马来西亚城市规划为例,他们发现一个紧凑的城市布局有利于减少能源消耗和碳排放11]。英国学者Lissak探索如何实现低碳经济发展目标从空间结构的角度,认为,在建设低碳城市,重要的是要关注城市发展目标的适应低碳技术(12]。Tamoffo构建VAR模型探讨GDP和能源消费碳排放的影响(13]。结果表明,能源消耗是主要的影响因素,并提出了开发利用新能源,如风能,减少化石能源的使用,促进低碳经济的发展(14]。萨拉姆洛特卡沃尔泰拉模型和宠物模型,分别发现人口增长之间存在着正相关关系,同时增加碳排放15]。Yousefpoor从人均角度分析了碳排放的基础上固定后果模型,得出的结论是,能源和化学工业等行业相关系数最高的人均排放量和人均排放量的最重要的影响因素是(16]。关于减少碳排放的对策,国外学者主要关注碳减排的宏观经济政策,碳排放交易机制、低碳法律体系,低碳金融政策。例如,有三个主要类型的宏观经济研究模型的内在影响机制对经济增长的碳排放:最优增长模型,综合评价模型和一般均衡模型(17]。先前的研究已经为后人提供了丰富的经验和成果,发挥好的参考作用,特别是在碳排放的测量方法,以及政府间气候变化专门委员会(IPCC)编译的温室气体。IPCC温室气体清单指南已经成为一个普遍的、共同的标准。国内外学者丰富了低碳城市的内涵和外延从不同方面18]。低碳城市发展研究的基于碳排放,多数学者做出了实证分析终端能源消费的碳排放,它提供了低碳城市的发展方向。它已成为社会共识,必要的道路发展的低碳城市发展低碳产业。

建立研究的理论框架和方法体系的建设一个工业生态系统在低碳的森林地区。从复合生态系统的角度在森林地区,本文系统地分析了碳循环过程在森林地区运用工业生态学理论,提出了想法,工业系统和生态系统同构解决碳排放在森林地区,和建立方法和路径的建设低碳工业生态系统的森林地区,它提供了一种理论和方法学基础研究建设低碳工业生态系统的森林地区。它提供了一个理论和方法论基础研究低碳工业生态系统建设的森林地区。一个工业生态学分析方法建立了复杂森林生态系统的碳排放。在森林的框架复杂的生态系统,工业生态系统的碳流及其与碳排放定量分析,它提供了一种新的思维方式和分析方法来控制碳排放系统地从根。有两种主要方法结合神经网络和进化算法,第一个是,这两个算法进行协作,进化算法是用于选择神经网络的拓扑结构和参数一起解决问题;另一个是,进化算法是首先用来预处理数据,和神经网络用于解决这个问题。这个主题的研究,许多学者提出了改进模型,被广泛应用于社会的各个领域。如何选择一个更好的方法相结合的算法来提高算法的精度和效率,可以大大促进人工智能的使用,是本文研究的背景和意义。

2。径向基神经网络耦合循环经济低碳发展评价模型设计在森林地区

2.1。改进的径向基神经网络的设计

RBF神经网络具有良好的逼近非线性网络的性能,正逐渐被广泛应用于不同领域和行业。生物学家已经发现,人类大脑中的神经元产生局部响应刺激的基础上,提出了和RBF神经网络在此基础上(19]。RBF神经网络是一种新颖的和有效的;学者们投入了大量的研究工作,促进这一领域的发展。BP神经网络、RBF神经网络是一种前馈神经网络,它由3层,包括输入层、隐含层、隐含层和输出层,其中是关键层,学习和训练数据通过使用径向基函数作为核函数。这样,最初的线性不可分问题的线性可分的,以便它可以解决由一个线性方程组,这在很大程度上加速了学习效率,并避免局部最小值的过程。基本的神经元和神经网络结构的径向基神经网络首先得到的是下面,如图1。

中间层的径向基函数RBF网络与封面一致的定理,在低维空间的数据转移到高维空间。的核心在RBF核函数映射关系,和相应的映射关系将决定一旦核函数确定。此外,从中间隐层映射到最终的输出层的网络结构是线性的。因此,最初的输入到输出的非线性映射转换成最终线性网络的输出。一个线性方程组可以直接解决每个中间层的重量,从而减少RBF网络的训练时间和避免局部最小值的问题。RBF比BP网络的泛化能力,在许多方面,但当解决问题相同的精度要求,BP网络的结构比RBF网络简单。RBF网络的逼近精度明显高于BP网络。它几乎可以实现完整的近似,它是非常方便的设计。神经元网络可以自动增加,直到满足精度要求。然而,当训练样本数量的增加,RBF网络的隐层神经元的数量远远高于前者,RBF网络的复杂性大大增加,结构太大,计算量也增加。

RBF神经网络的设计包括两个主要方面。一个是网络结构的设计,也就是说,包括几个节点的问题之间的输入和输出层(20.]。二是选择一个合适的方法来解决网络参数,主要是三个:径向基函数的中心(一般高斯函数),样本方差,过渡层的权重系数。当选择径向基函数的中心,常见的方法是自组织的选择方法,它由两部分组成:首先,径向基函数的中心和方差是派生的,,其次,中间的重量系数层到输出层。

高斯函数是一种常用的径向基函数RBF神经网络,及其激活函数可以表示为

径向基神经网络的输出

空气质量标准水平选择根据特定的评估区域的空气质量,和水平之间的数据作为输入矩阵X参与培训,污染物浓度数据对应于每个标准水平是建立作为输出矩阵Y。所有的样本数据归一化。当评估领域和污染物的数量指标p和问,分别对应的输入和输出矩阵所示以下方程:

模拟函数用于空气环境质量评价以下格式:

的组合模型试图结合不同个体模型的主要目的是收集每一个模型的优势和获得一个组合模型通过使用各种单一模型提供的信息在一个适当的加权平均形式21]。模型组合后最重要的一步是解决每一个模型的权重系数,并在每一个模型的权重系数,单一模型分别进行计算,并且获得的单一评价结果的加权和通过使用获得的权重系数来获得最终的组合模型的评价结果。这使得合并后的模型比单一更有效模型的准确性和可靠性,从而使最终的评价研究工作更令人信服的和有价值的。组合模型的组合单一模型可以从不同的角度分类根据不同的模型的特点,和最优组合预测方法用于本文进行的组合方法。的基本思想是构造目标函数根据选择的标准,并添加一个点球方程;也就是说,每一个模型的权重系数解决了在约束条件下,和最优组合预测模型可以表示如下:

摘要least-sum-of-squares错误选择的原则,是各种单一模型的重量。在实践中,负权值在学术界没有达成一致,所以非负约束添加到模型中。上述方程写成矩阵形式如下:

最小化目标函数的非线性规划问题转化为一个线性规划问题的数学规划理论和前提条件,和转换模型如下所示:

第三,选择单一的模型应该适用于应用程序组合模型所需的条件。如果选择单一模型之间的相关性很大,各自的解决模型权重会遇到障碍后的组合模型,所以单一模型的优点和缺点(应该考虑全面22]。否则,当结合选中每一个模型的缺点,它不能代表问题也不会反映其特点优势,这也将与我们最初的想法。最后,单个模型的复杂性,应考虑收集样本数据的困难。一般来说,一个模型越复杂,越相关因素模型认为,它所包含的更多的样本信息,精度越高相应的组合模型将在最后。然而,更复杂的模型,它就会越好,模型越复杂,越高工作负载。出于成本考虑,有时单个模型与温和的复杂性和选择容易收集样本数据组合,不是模型的准确性将改进后的组合与单一模型。因此,选择一个模型是构造一个组合模型的关键:

在整个RBF神经网络模型,它最大的区别和其他前馈神经网络的隐含层,因为它使用径向基函数作为隐层基函数;然后从这个特定的,它提高了神经网络的多样性,因为这种多样性不仅反映在神经网络的结构,而且在基函数的选择,这就增加了广泛的RBF神经网络和适用性:

在构建投资组合模型中,个人的选择模型考虑其适用性。应考虑三个方面:第一,每一个模型选择的可以单独应用,也就是说,在一个域评估,模型是一个我们认为只有在其理论问题正在研究。第二,每一个模型之间的数据或假设需要大约相同或相似的。例如,如果一个模型的输出结果在连续值而另一个模型是离散的输出,然后从这两个单一模型的组合结果将失去的大部分信息,这将极大地影响最终结果,从而降低组合模型的性能。如果只有一个模型不考虑之间的兼容性模式相结合,由此产生的组合模型是没有意义的,然后基于该模型的评价结果没有参考价值,和整体评价模型分为两个部分,训练阶段和推理阶段。训练阶段也可以称为学习阶段,RBF神经网络在哪里第一次训练的基础上处理历史数据,这样可以确定待定参数通过计算机程序的培训。一旦确定了模型参数,该模型可以用来进行预测推断新传入的数据,为管理者提供决策支持,如图2。

粒子群算法模拟了鸟在一群飞鸟设计一个无质量的粒子。只有两个属性:粒子速度和位置。代表运动的速度,速度和位置代表的方向运动。每个粒子单独搜索最优解的搜索空间并记录当前个体极值和其他粒子的个体极值股票在整个粒子群,发现最优个体极值是整个粒子。粒子群中的所有粒子调整自己的速度和位置根据当前个体极值他们发现,当前的全局最优解共享整个粒子群。单个模型组合的选择应考虑单个模型的选择。总的来说,整个造型工作的数量和成本成正比个体模型,组合模型的性能可以改善随着数量的增加。越少的数量模型,降低单个模型的预测成本和较低的价值,从现有的模型集成信息,影响组合模型的结果的准确性。

2.2。评价模型的分析在森林地区低碳经济的发展

森林中的碳流的过程复杂生态系统分解的过程中,转换和传输的含碳物质。输入能源,食物和原材料主要是碳氢化合物(碳链有机物质),转化为含碳的无机物(如二氧化碳)或短碳链的有机物质(如甲烷)人为燃烧过程等过程后,工业生产过程和居民生活在森林复杂生态系统(23]。因此,碳流动过程是一个碳链转换过程;森林面积是森林面积建立在碳链,链接三个子系统的经济、社会、和自然在森林里复杂的生态系统,形成一个碳循环系统内的森林面积,如图3。

其中,第一个子系统是自然子系统,包括水、空气、土壤、生物、矿产资源,它的功能是提供人类生存所需的生态环境和自然资源和生产生活消费,同时经济和社会子系统的废物;第二个经济子系统,子系统组成的生产系统,循环系统,消费系统,减少系统和调节系统。第三个子系统是社会子系统,由政治、制度、科技、和文化。这个子系统的核心是人,这个子系统的主要功能是人类精神、文化、有序的社会活动。

根据上面的分析功能和碳排放活动的复杂的森林生态系统,碳排放活动分类,重组成森林复杂生态系统的子系统根据碳排放的碳流路线生成和消费。例如,碳汇的部分共享自然环境系统和建筑环境系统的森林面积由森林面积的生态支持系统;燃烧的能量是分组到不同的活动类别;然后森林面积操作保证系统可分为能源生产和供应系统和废物处理系统;私家车和公共交通、物流和运输都是运输活动分为服务体系;生产系统是指工业生产系统。

每种类型的活动分为工业活动,并且每个碳排放工业活动放置在森林里复杂的生态系统,构成碳排放的工业体系在森林地区。根据上述对森林复杂的生态系统功能的重新归类,森林复杂的生态系统功能可分为6子系统相应的森林工业碳排放活动:森林能源生产系统,工业生产系统,森林生命系统,森林服务体系、森林废物处理系统,和森林生态支持系统。我们使用80%的数据作为训练数据集和20%的数据作为测试数据集,数据是随机分配的。然后,森林之间的耦合关系复杂的生态系统和森林工业碳排放活动如表所示1。

根据生态原则,生态系统是由生产者、消费者和分解者。自然生态系统植物生产者,动物是消费者,和微生物分解器。这种结构的自然生态系统确保了自然生态系统的平衡与稳定。这种结构的自然生态系统确保了自然生态系统的平衡与稳定(24]。生态系统碳排放的行业也有这样一个生态结构的特点。提取、处理和化石能源的供应,原材料,和食品生产者;的使用和利用化石能源,原材料,和食品的消费者;废物处理系统和生态支持系统的分解者。然而,碳排放的工业生态系统不是一个自然生态系统,而是一个人工生态系统主要由人类活动。这种人工生态系统的生态失衡由于人类活动强度的增加,所体现的自然生态支持系统不足以吸收或抵消增加的碳排放的生产和消费系统,从而导致气候变暖。碳排放的工业生态系统由六大子系统,加上该函数的函数的森林地区。6子系统的工业生态系统,能源生产系统,工业生产系统、生活系统,服务体系,全面的废物处理系统的分解功能经济子系统和社会子系统的复合生态系统的森林面积;因此,碳排放工业体系也是social-economic-natural复合生态系统的一个子系统,它反映了碳排放现状,森林面积的复合生态系统。 Therefore, to analyse the carbon emission status of carbon emission industrial ecosystem, it is necessary to analyse the carbon emission status of carbon emission industrial ecosystem in the context of carbon emission industrial ecosystem consists of 6 subsystems, the functions of which are coupled with the functions of forest area. Among the 6 subsystems of the industrial ecosystem, energy production system, industrial production system, living system, service system, and comprehensive waste treatment system are the decomposition of the functions of the economic subsystem and social subsystem in the composite ecosystem of forest area; therefore, carbon emission industrial system is also the subsystem of the social-economic-natural composite ecosystem, which reflects the carbon emission status of the composite ecosystem of forest area. Therefore, the analysis of the carbon emission status of the carbon emission industry ecosystem should be analysed under the general framework of the social-economic-natural composite ecosystem in the forest area. The analysis under the general framework of the social-economic-natural composite ecosystem of forest area is shown in Figure4。

复杂森林生态系统的碳源主要是化石能源的输入,经济和社会子系统消耗化石能源产生的碳排放,和自然子系统吸收二氧化碳;碳排放的增加的结果是大量消耗化石能源,从而打破economic-social-natural复杂生态系统的碳平衡;工业系统的碳排放来源。工业系统的碳排放与森林的功能复杂的生态系统的碳链,构成一个工业生态系统。森林面积的目标低碳建设是控制碳排放,和建设一个工业生态系统的基本方法是实现低碳的森林面积的目标建设。低碳工业生态系统的组件森林面积包括工业生态空间格局、产业生态结构,和工业非殖民化和生态产业化;施工的方法主要包括碳排放的分析森林面积的复合生态系统,分析工业生态系统和碳排放之间的交互,以及产业生态结构优化的预测和其他主要研究步骤。

由于碳排放工业生态系统是一个人工生态系统主要由人类活动,它有动态特性;也就是说,其生态系统平衡状态将改变随着经济和社会的发展。目前,由于人类活动的强度不断增加,特别是在中国,化石能源为基础的能源结构、粗糙和不合理的产业结构,加上自然生态环境的严重破坏,造成碳排放的工业生态系统的严重失衡在森林地区。因此,在考虑碳排放的工业生态系统的动态特性,如何确保经济增长的同时有效地控制碳排放是一个必须解决的话题在我们面前。

3所示。分析的结果

3.1。网络节点数量确定和结果分析

本文改进的PSO-RBF算法应用于水质评价拉湖圣县和测试数据从本地水质监测站,并监测数据作为测试样本。RBF神经网络被设置为3层,和6输入节点的输入层由6水质的评价参数包括(溶解氧、高锰酸盐指数、总磷、总氮、化学需氧量和氨氮)。在RBF神经网络隐层节点的数量在这个网络的研究是一个困难的问题。目前,隐层节点数的测定主要是基于实验方法和实践经验,它基本上决定了隐层的节点数通过经验,然后调整隐层的节点通过仿真实验,最后选择最优的节点数量,和神经网络的性能反映了不同隐层节点是不同的,这一章也使用实践经验和实验方法来确定隐层节点的数量,和图5给出了均方误差对应不同隐层节点。

以确保最佳性能的算法,最大设置为0.95,最小值设置为0.4,最大迭代次数T被设置为200,加速度因子设置为2,位置和速度范围设置为(−1,1),尺寸的数量设置为40,和控制参数(3)被设置为8据史的研究的结果。RBF神经网络结构选为6个输入节点,10个隐层节点,和一个输出层,和训练终止准则定义为平方误差的总和,0.001和训练时终止。获得的参数优化的PSO算法用于RBF神经网络模型的参数水质预测,从而评估水质。有用的改进PSO-RBF神经网络水质评价证明了20个测试样品。由MATLAB仿真软件MATLAB - 2014 b版本,如图6。

考虑到过去的数据对预测的影响数据,根据指数平滑预测模型的特点,第一个连续380年水质样本选择计算平滑值和平滑系数预测20 MATLAB2014b模拟测试样品。图7给出了曲线和相对误差曲线的指数平滑法水质评价模型和实际测量值。的数据项目效益的综合评价的整个过程由两部分组成,一个是专家的评分数据根据这个项目的基本指标;另一种是随机生成的理论数据利用计算机根据层次分析法的基本思想,利用综合评价方法。因为专家评分数据用于本文的计算不需要量化处理,但要注意数值区间的大小是否适当;否则,间隔太大,严重影响神经网络的学习过程,和区间值太小,以反映特征值的大小的作用。在专家评分阶段,得分范围设置在[0,1],它消除了规范化数据的步骤,和所有权的范围值的网络模型并不是太大,这减少了网络训练的难度并提高了网络模型的准确性的训练。

输入的数量单位是9,输出单元的数量是1,训练误差设置为0.0001,最大数量的神经元被设置为1000。MATLAB程序是用于培训和神经元网络模型与24终于获得。RBF神经网络的训练结果对金融效率评价改进PSO-RBF炼油项目比较的神经网络模型与实验结果为水质评价模型,和性能曲线,预测结果可以直观地发现,前者明显优于后者。这个可以获得,改进的模型适用于水质分析研究,有很大的优势。通过模拟和分析比较,验证了该评价方法的有效性,它提供了一种有效的分析方法进行水质分析。

这种神经网络模型评价的准确性超过95%。使用RBF神经网络可以快速评估的投资利益,特别是在操作阶段的项目,可以给投资者整体把握整个项目的操作。它提供了一个更方便和可靠的分析和评价方法为决策者。考虑到项目的实际情况,项目数据收集可能并不完美,和分析只对这些粗糙的数据可能会有些偏见的专家评分结果。因为输入样本数据中扮演相当重要的角色模型预测精度,因此,为了获得更精确的评估结果更准确的原始数据应该收集为基础,然后是样本数据非常标准化的在两个方面。

3.2。经济耦合的分析评价模型结果

在碳排放的工业生态系统,城市生态支持系统包括森林、近海水域、农田、河流湿地,和城市花园,其重要的生态功能是吸收二氧化碳;其他五个子系统所有排放二氧化碳,其中能源行业子系统主要的生产和供应电力和热能。工业行业子系统是指第二产业的采矿业和制造业。

工业子系统主要指的是服务行业,如交通、建筑业、批发和零售、住宿和餐饮、旅游、等等,而其他服务行业属于第三产业被列为住宅生活;这里的城市垃圾处理子系统主要是指二氧化碳产生的废物处理行业资源和城市家庭垃圾的焚烧。根据碳排放总量的计算方法,有限公司₂在秦皇岛城市发射活动分为四个部分,能源活动,工业生产过程中,土地利用变化和林业,农业和畜牧业生产和废物处理,而计算过程指导的CH₄,它不再是这里的计算内容。根据指南中的计算方法,碳排放总量从能源活动是衡量碳排放总量的从各种各样的化石燃料的燃烧过程中使用所有的生产和生活活动;工业生产过程的碳排放总量测量的使用产生的碳含碳原材料在生产过程中,不包括燃料的燃烧过程,主要从钢铁工业和建材工业;废物处理的碳排放总量测量。废物处理的总碳排放测量主要是垃圾焚烧产生的二氧化碳,和总碳排放测量土地利用变化和林业主要计算的碳的数量被森林和土地变化的形成。在2020年至2025年的碳排放在图所示8。

当集中值PM2.5和O₃很低,它们对应于浅蓝色和黄色区域,其空气质量水平低于3级标准,属于可接受的范围;当集中值PM2.5和O₃大或值的污染物浓度大,它们对应于紫色,深蓝色的部分,其空气质量水平四级以上标准,属于中度或重度污染。因此,图9可以描绘的影响集中每个变量的值在最后的空气质量,这也符合所表现出的自然的积极和消极的最后安装的参数模型。

100数据集分为训练集,验证集和测试集的比例为75%,15%,和15%,分别。训练误差图如图所示6在图和拟合效果7,28日停止训练后,测试集热阻是0.98,这是非常令人满意。样品的评价环境质量的结果索引值使用两种单一模型如图10。

改进PSO-RBF用于评估神经网络建立预测模型,和评价结果与其它评价模型相比,和仿真结果表明,改进的算法比普通算法的预测精度,并具有良好的效应等非线性问题水质评价和使用价值很高。本文的优点很好地利用粒子群算法在寻找最好的,结合径向基神经网络来解决复杂的非线性问题,如图11。

对每个粒子,比较它的健康和健身的最好的位置。如果它是更好的,我们更新它最好的。理论用于水质评价,取得了良好的效果。然而,持续的研究工作,进一步的研究工作也是不可避免的。

4所示。结论

预测对象与许多影响因素,强有力的政策约束,和动态变化特征,多维多约束multimodel融合模型来预测产业生态结构的状态通过情况设置,和工业生态结构优化的路径是通过仿真分析。预测模型的多维多约束multimodel融合工业生态结构优化,并预测的仿真分析结果表明,开发的8.4%的经济增长率,累积碳排放强度下降69.7%,和73.0%累积到2030年降低能源强度要求工业生态结构调整,主要的比例,第二,第三产业调整为6.5:15.5:78.0,发展低碳产业主要集中在旅游、旅游业的输出值达到了51.0%,并限制高碳产业的发展,如建材、钢铁、石化产品;大力推广清洁能源,减少煤的使用,如果要能源的比例达到22.6%,煤炭使用量的比例降至53.9%;和提高生态环境保护,森林覆盖率达到65%以上。也,我们将建立一个清洁、低碳、高效的能源系统,绿色,低碳,和回收工业系统、绿色服务业体系,绿色消费系统,浪费资源处理系统和生态支持系统六个方面的工业生态空间格局。低碳经济是一种经济模式基于低能耗,低污染,低排放。这是另一个主要发展农业文明和工业文明之后,人类社会的。这是一个新能源概念提出的国际社会应对灾难性的全球气候变化引起的化学能量的巨大消耗和大量排放的二氧化碳(有限公司₂)和二氧化硫(₂)。解决这个问题的本质是提高能源效率和清洁能源结构。核心是能源技术创新和从根本上改变人类生存和发展的概念。工业生态学的路径包括低碳回收工业园区的建设和高碳产业的低碳转型,eco-industrialization的焦点是生态建设和生态保护在同一时间。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。