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摘要
广东省是中国经济最发达的省份之一，科学预测其碳排放量对“双碳”背景下探索省级控碳发展路径具有重要意义。论文首先对各类碳源和碳汇进行核算，得到了广东省1995—2019年的净碳排放量；运用扩展的STIRPAT模型分析广东省碳排放的影响因素，并将其作为碳排放量预测模型的输入变量；建立经鸡群算法优化的快速学习网CSO-FLN预测模型，对广东省碳排放量进行预测，并将预测结果与FLN、ELM模型进行比较分析以验证CSO-FLN模型的优越性和有效性。研究结果表明：广东省的净碳排放量在研究期间呈现上升趋势；人口规模、富裕度、产业结构与碳排放量之间均存在正相关关系，对外开放、技术水平、能源结构与碳排放量之间存在负相关关系；CSO-FLN模型的预测精度高于FLN、ELM模型，可作为后续碳排放量预测的有效建模方法。
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单位华北电力大学; 经济管理学院
