小样本多维驱动因素下的行业碳排放预测方法

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2024.2065

Abstract

Abstract:

Accurately predicting the total carbon emissions of industries and identifying the key driving factors of carbon emissions are crucial for decision-making in carbon emission control， significantly contributing to China's “dual carbon” goal. However， the accounting process of carbon emission data in China started relatively late and is characterized by small samples， multiple driving factors， high volatility， and non-monotonic patterns， which makes precise predictions particularly challenging. To enhance both the feature selection and generalization capabilities of prediction models under conditions involving small samples and multiple driving factors， a novel method for predicting industrial carbon emissions is proposed.This method mainly consists of three modules as follows：（1） Feature Engineering Module： It uses the Deep Q-Network （DQN） learning method to analyze the correlation between higher-order cross features and carbon emissions sequences， extracting the driving factor sequence that best characterizes the industrial carbon emission trend， thereby avoiding interference from redundant factors during the information integration of the prediction model.（2）Parameter Optimization Module： The Sparrow Search Algorithm （SSA） is employed to optimize the penalty parameter $c$ and kernel parameter $g$ of Support Vector Regression （SVR）， improving the model training performance and enhancing its generalization capability.（3）Prediction Module： Based on the state features $S t$ output by DQN with $S t = {f 1, …, f n}$ representing the state of the $n$ driving factors $f i$ at the $t$ -th iteration， and based on the optimal parameters $c$ and $g$ provided by SSA， the widely used SVR model is selected to train and predict the industrial carbon emission sequence. The resulting model based on SVR is able to achieve accurate predictions for industrial carbon emissions.The data used in this study are from China's construction and transportation industries from 2005 to 2020， and are sourced from the National Bureau of Statistics of China， Carbon Emission Accounts and Datasets （CEADS） and the China Building Energy Conservation Association. During the numerical experiment， cross-validation and multi-step time series forecasting are used to conduct 2-step， 3-step， and 5-step prediction experiments， resulting in a total of 18 experiments. The numerical results reveal that the proposed predicting method surpasses traditional predicting methods， such as LSTM， ELM， GRU， BP， etc.， demonstrating greater robustness and predictive ability， and achieving more precise and effective forecasts of industrial carbon emission trends characterized by small samples and multiple driving factors.

Key words: small samples, multiple driving factors, industrial carbon emissions forecast, feature selection, parameter optimization

CLC Number:

F201

Xiaofan Lai,Zeyu Zhang,Xiutian Shi, et al. Prediction Method of Industrial Carbon Emissions under Multiple Driving Factors and Small Samples[J]. Chinese Journal of Management Science, 2026, 34(10): 372-385.

Figures/Tables 15

碳排放来源阶段	驱动因素
建材生产阶段	钢材生产量( $f 1$ )、铝材生产量( $f 2$ )、水泥生产量( $f 3$ )、玻璃生产量( $f 4$ )、木材生产量( $f 5$ )
建筑施工阶段	煤炭消耗量( $f 6$ )、天然气消耗量( $f 7$ )、焦炭消耗量( $f 8$ )、柴油消耗量( $f 9$ )、煤油消耗量( $f 10$ )、汽油消耗量( $f 11$ )、燃料油消耗量( $f 12$ )、电力消耗量( $f 13$ )
建筑运行阶段	公共建筑能耗( $f 14$ )、居民生活能耗( $f 15$ )、采暖建筑供热中间能耗( $f 16$ )

因素类别	驱动因素
行业规模	就业人员数( $f 1$ )、运输线路里程数( $f 2$ )、汽车拥有量( $f 3$ )、民用机动运输船数( $f 4$ )、民用飞机架数( $f 5$ )
能源消费	煤炭消耗量( $f 6$ )、天然气消耗量( $f 7$ )、原油消耗量( $f 8$ )、柴油消耗量( $f 9$ )、煤油消耗量( $f 10$ )、汽油消耗量( $f 11$ )、燃料油消耗量( $f 12$ )、电力消耗量( $f 13$ )
运输总量	旅客运输总量( $f 14$ )、货物运输总量( $f 15$ )

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数据集	步长	评价指标	预测模型
数据集	步长	评价指标	DQN-SSA-SVR	SVR	LSTM	GRU	ELM	BP	GM	ARIMA
建筑业	2步	RMSE	0.627	2.808	5.498	4.429	7.433	18.469	6.353	4.502
	2步	MAE	0.522	2.599	5.082	4.114	6.718	18.061	6.087	4.487
	3步	RMSE	0.216	4.057	3.914	1.666	4.169	15.082	10.943	3.700
	3步	MAE	0.192	3.525	3.805	1.477	4.096	14.350	10.546	3.245
	5步	RMSE	0.396	2.612	1.090	3.424	4.260	6.986	2.517	1.733
	5步	MAE	0.333	2.004	0.997	2.679	3.440	7.556	1.784	1.120
交通运输业	2步	RMSE	0.044	0.175	0.407	0.378	1.200	1.536	0.328	0.339
	2步	MAE	0.036	0.155	0.383	0.341	0.930	1.434	0.294	0.311
	3步	RMSE	0.042	0.226	0.388	0.455	0.871	1.178	0.910	0.431
	3步	MAE	0.040	0.165	0.372	0.404	0.605	0.910	0.803	0.341
	5步	RMSE	0.042	0.433	0.374	0.257	1.223	0.243	0.524	0.254
	5步	MAE	0.037	0.376	0.327	0.181	1.101	0.158	0.424	0.243

模型	建筑业			交通运输业
模型	2步实验	3步实验	5步实验	2步实验	3步实验	5步实验
SVR	-2.913^***	-3.252^***	-3.512^***	-3.374^***	-1.674^*	-3.280^***
LSTM	-3.090^***	-5.722^***	-2.251^**	-5.501^***	-4.812^***	-2.858^***
GRU	-3.537^***	-3.781^***	-4.591^***	-4.273^***	-3.221^***	-1.747^*
ELM	-4.227^***	-2.453^**	-4.983^***	-1.584	-1.937^*	-2.749^***
BP	-4.708^***	-4.627^***	-9.778^***	-4.642^***	-1.759^*	-1.453
GM	-2.773^***	-3.787^***	-3.186^***	-3.396^***	-2.917^***	-2.694^***
ARIMA	-3.531^***	-2.839^***	-1.961^**	-5.142^***	-2.412^**	-2.873^***

数据集	步长	评价指标	预测模型
数据集	步长	评价指标	DQN-SSA-SVR	DQN-SVR	SSA-SVR	SVR
建筑业	2步	RMSE	0.627	1.596	2.116	2.808
	2步	MAE	0.522	1.493	2.000	2.599
	3步	RMSE	0.216	0.723	0.864	4.057
	3步	MAE	0.192	0.606	0.829	3.525
	5步	RMSE	0.396	0.642	1.936	2.612
	5步	MAE	0.333	0.574	1.692	2.004
交通运输业	2步	RMSE	0.044	0.071	0.120	0.175
	2步	MAE	0.036	0.063	0.109	0.155
	3步	RMSE	0.042	0.079	0.086	0.226
	3步	MAE	0.040	0.065	0.068	0.165
	5步	RMSE	0.042	0.072	0.148	0.433
	5步	MAE	0.037	0.088	0.122	0.376

数据集	步长	DQN-SVR	SSA-SVR
建筑业	2步	-2.061^**	-2.110^**
	3步	-2.273^**	-3.281^***
	5步	-1.032	-3.582^***
交通运输业	2步	-1.963^*	-2.543^***
	3步	-1.192	-0.923
	5步	-1.278	-2.797^***

数据集	步长	评价指标	预测模型
			不同特征工程模型			不同参数优化模型		SVR
			DQN-SVR	PCA-SVR	Isomap-SVR	SSA-SVR	PSO-SVR	SVR
建筑业	2步	RMSE	1.596	5.466	4.436	2.116	5.468	2.808
	2步	MAE	1.493	5.104	4.056	2.000	5.217	2.599
	3步	RMSE	0.723	2.353	4.428	0.864	1.733	4.057
	3步	MAE	0.606	1.846	3.974	0.829	1.608	3.525
	5步	RMSE	0.642	1.460	3.831	1.936	2.148	2.612
	5步	MAE	0.574	1.382	2.404	1.692	1.768	2.004
交通运输业	2步	RMSE	0.071	0.464	0.821	0.120	0.543	0.175
	2步	MAE	0.063	0.437	0.801	0.109	0.529	0.155
	3步	RMSE	0.079	0.445	0.536	0.086	0.178	0.226
	3步	MAE	0.065	0.417	0.518	0.068	0.145	0.165
	5步	RMSE	0.072	0.912	0.722	0.148	0.166	0.433
	5步	MAE	0.088	0.897	0.699	0.122	0.148	0.376

Prediction Method of Industrial Carbon Emissions under Multiple Driving Factors and Small Samples

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数据集	步长	预测模型
		特征工程模块			参数优化模块
		Isomap-SVR	PCA-SVR	SVR	PSO-SVR	SVR
建筑业	2步	-2.819^***	-4.103^***	-3.660^***	-3.001^***	-2.368^***
	3步	-3.683^***	-1.395	-2.814^***	-1.888^*	-2.633^***
	5步	-6.050^***	-4.020^***	-5.415^***	-1.234	-2.638^***
交通运输业	2步	-5.395^***	-3.635^***	-2.988^***	-3.934^***	-2.301^**
	3步	-5.610^***	-4.221^***	-1.649^*	-1.351	-1.871^*
	5步	-10.389^***	-15.838^***	-2.503^**	-0.365	-3.259^***

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