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	基于机器学习的碳排放研究热点文献计量分析
	李聪慧; 黄林昊; 祁芳斌; 王慰娟; 张先佶
	2024-02-25
发表期刊	福建开放大学学报
ISSN	2097-0412
期号	01页码:43-49
摘要	为了应对全球气候变化引发的系列生态危机，厘清机器学习算法在碳排放研究领域的应用趋势，利用Cite Space系统分析了近十年来中国知网和Web of Science两个数据库基于机器学习的碳排放研究进展，结果表明：我国发文量占国际发文总量43.74%，但研究机构的国际合作较为缺乏，领域内作者集群现象不明显；国外的相关研究涉及到经济社会发展全链联系，重点围绕神经网络的优化改进，而国内更关注产业政策及社会生活改革，需重点发力算法优化及碳排量估计和预测。总体来看，神经网络作为研究热点和趋势，将对碳排放量的估计和预测发挥有力作用，该领域的深入研究将为人类社会采取相应措施缓解全球变暖提供重要参考依据。
关键词	深度学习 排碳量 知识图谱 趋势
URL	查看原文
语种	中文
资助项目	福建开放大学优秀中青年骨干教师项目“基于深度学习的排碳量估计和预测方法”（课题号：FK22YQ03）的阶段性研究成果;
原始文献类型	学术期刊
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/168963
专题	国家开放大学福建分部
作者单位	福建开放大学
第一作者单位	国家开放大学福建分部
第一作者的第一单位	国家开放大学福建分部
推荐引用方式 GB/T 7714	李聪慧,黄林昊,祁芳斌,等. 基于机器学习的碳排放研究热点文献计量分析[J]. 福建开放大学学报,2024(01):43-49.
APA	李聪慧,黄林昊,祁芳斌,王慰娟,&张先佶.(2024).基于机器学习的碳排放研究热点文献计量分析.福建开放大学学报(01),43-49.
MLA	李聪慧,et al."基于机器学习的碳排放研究热点文献计量分析".福建开放大学学报 .01(2024):43-49.

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