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作者：程兆麟;李艳丽;唐洪雷;曾孟佳;
单位：湖州师范学院经济管理学院;湖州师范学院信息工程学院;湖州学院电子信息学院;
摘要：针对“一带一路”倡议背景下中欧贸易运输的碳达峰问题，基于2013—2022年中国与欧盟26国贸易的面板数据，采用多种机器学习算法构建不同预测模型对中欧贸易运输碳达峰情况进行预测。首先，基于STIRPAT模型使用Lasso回归筛选“一带一路”倡议下中欧贸易运输碳排放影响因素；其次，使用五个机器学习算法对“一带一路”倡议下中欧贸易运输碳排放进行仿真预测，并采用R~2、RMSE、MAE作为模型的评价指标对比各算法预测精度，来选定最佳预测模型。结果表明，中国和欧盟各国的经济水平、人口规模、产业结构和能源结构是“一带一路”倡议下中欧贸易运输碳排放的主要影响因素，GWO-SVR算法表现最优，可以作为预测算法，在现有情景下，大多数欧盟国家与中国的贸易运输碳排放水平难以在2030年实现达峰，需要在政策上进行调整以推动中欧贸易运输碳达峰。
关键词：“一带一路”倡议;;碳达峰;;机器学习;;贸易运输;;影响因素
基金资助：国家社会科学基金一般项目“我国‘一带一路’运输碳排放结构‘锁定’难题及解锁策略”(22BJY186)
