华为杯-全国研究生数学建模竞赛C题-区域双碳路径规划研究-国三：构建了粒子群优化算法（PSO）来训练径向基函数（RBF）神经网络预测模型，通过PSO算法对径向基中心参数进行优化，以此达到对整个RBF神经网络的优化，提高预测精度。以2030年达到碳达峰，2060年达到碳中和为确定时间节点，设计了雄心、基本和自然三种不同的情景，改进kaya模型，引入技术、政策、能源消费架构、环保意识因素，以此为基础，利用问题二中建立的碳排放量预测模型对不同情景下进行碳排放预测。提出率先碳达峰与碳中和、按时达到碳达峰与碳中和和没有人为干预下的碳达峰碳中和情况下的碳减排措施。

主要使用LSTM长短时记忆模型，ARIMA时序模型.autoTS模块预测等，配有运行好的jupter notebook,完整配套解题源码，可视化代码以及可视化资料（seaburn.plotly,matplotlib...)，预测源数据以及预测数据结果，突变量级结果，缺失值处理，多指标模型评价等

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