Carbon Emission Prediction in Transportation Industry Based on SD-ISSA-DALSTM

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.240356

Abstract

Abstract:

Aiming at the low accuracy of carbon emission prediction caused by the high volatility and nonlinearity of the carbon emission data series in transportation industry, a transportation carbon emission prediction model combining the secondary decomposition, dual attention mechanism, improved sparrow search algorithm (ISSA) and long short-term memory (LSTM) network is proposed. First, complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise is introduced to decompose the transportation carbon emission data series into modal components with different frequencies, then sample entropy is used to quantify the complexity of each component, and secondary decomposition is performed on the component with the highest entropy value via variational mode decomposition, which further weakens the volatility and nonlinearity of the transportation carbon emission data series. Next, in order to explore the correlation between transportation carbon emission and its influencing factors, a double attention mechanism-optimized LSTM (DALSTM) model is constructed, in which a feature attention mechanism is added to the input side of the LSTM to highlight the key input features. Meanwhile, a temporal attention mechanism is added to the output side to extract the key historical moments. Finally, the SSA algorithm is improved by combining the Circle chaotic mapping, the dynamic inertia weight factor and the mixed variance operator strategies, ISSA-DALSTM models are established for each component separately, and the predicted values of each component are reconstructed. By measuring the carbon emission data of China’s transportation industry from 1990 to 2019, it is found that the root mean square error, mean square error, and mean absolute percentage error of the proposed model are respectively 5.308 8, 3.566 1 and 0.443 9, which are better than those of other comparative models, thus verifying the validity of the proposed model.

Key words: transportation industry, carbon emission prediction, secondary decomposition, dual attention mechanism, improved sparrow search algorithm

CLC Number:

TP391

WANG Qingrong, WANG Junjie, ZHU Changfeng, HAO Fule. Carbon Emission Prediction in Transportation Industry Based on SD-ISSA-DALSTM[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2025, 53(5): 66-81.

Figures/Tables 21

Fig.1

Table 1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Table 2

Fig.7

Table 3

Table 4

Fig.8

Fig.9

Table 5

Fig.10

Fig.11

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Table 8

Fig.13

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因素维度	具体因素
人口	年末总人口（P）、城镇化率（U）
经济	人均GDP（PGDP）、社会商品零售总额（SCT）、交通运输业产值（TVO）、交通运输业增加值（TVA）、产业结构（IS）、GDP增速（GDPG）
技术	能源强度（EI）、碳排放强度（CI）、交通运输结构（TS）、能源结构（ES）、交通运输强度（TI）
交通运输	机动车保有量（M）、私家车数量（PC）、货物周转量（H）、旅客周转量（K）

影响因素	因素重要性	排序		因素重要性	排序
M	0.327	1	GDPG	0.193	10
PGDP	0.295	2	TVA	0.189	11
P	0.286	3	EI	0.183	12
H	0.272	4	CI	0.181	13
PC	0.267	5	ES	0.174	14
TVO	0.257	6	TS	0.168	15
U	0.239	7	TI	0.153	16
K	0.214	8	IS	0.151	17
SCT	0.198	9

模态分量	样本熵		样本熵
IMF1	3.113 7	IMF4	0.873 3
IMF2	2.493 5	IMF5	0.106 8
IMF3	2.008 2

K	中心频率/Hz
K	模态1	模态2	模态3	模态4	模态5	模态6	模态7	模态8
3	0.403 5	0.203 8	0.074 0
4	0.450 5	0.278 5	0.140 9	0.072 5
5	0.457 9	0.283 6	0.206 6	0.136 6	0.072 4
6	0.400 2	0.342 4	0.276 9	0.205 5	0.136 4	0.072 3
7	0.400 1	0.342 3	0.277 0	0.206 4	0.143 1	0.109 8	0.064 6
8	0.456 8	0.397 5	0.342 6	0.277 0	0.206 4	0.143 1	0.109 9	0.064 7

分解方式	预测模型	RMSE/10⁶ t	MAE/10⁶ t	MAPE/%
不进行分解	BP	215.521 6	152.114 8	14.678 6
	SVR	131.744 8	99.379 2	11.567 1
	LSTM	46.125 3	44.537 2	5.662 8
一次分解	CEEMDAN-BP	81.261 8	76.871 1	9.510 6
	CEEMDAN-SVR	56.371 5	54.599 5	6.823 9
	CEEMDAN-LSTM	18.410 2	17.090 5	2.137 1
二次分解	SD-BP	44.670 7	42.982 9	5.368 7
	SD-SVR	30.355 2	29.281 8	3.682 1
	SD-LSTM	12.966 8	13.205 6	1.682 7