(源码)基于Python的双碳目标及路径规划研究.zip
# 基于Python的双碳目标及路径规划研究
## 项目简介
本项目是一个关于双碳目标（即碳达峰和碳中和）及其实现路径的研究项目。它使用Python语言，通过数据分析、可视化、机器学习等方法，对碳排放量、能源消耗量、人口、GDP等数据进行深入分析，旨在找出影响碳排放的关键因素，并探索实现双碳目标的最佳路径。
## 项目的主要特性和功能
1. 数据分析项目使用Python的pandas库，对从Excel文件中读取的数据进行处理和分析，提取出对碳排放量有重要影响的关键因素。
2. 数据可视化通过matplotlib库，绘制出碳排放量、能源消耗量、人口、GDP等数据的折线图、柱状图、扇形图等，以便直观地展示和分析数据趋势。
3. 机器学习利用XGBoost和GBDT等机器学习模型，对碳排放量进行预测，并评估各指标对碳排放量的贡献。
4. 季节性STL分析使用statsmodels库对碳排放总量进行季节性分析，以便了解碳排放量的季节性变化规律。
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