ASDSApplied Statistics and Data Science3066-84333066-8441Art and Technology10.61369/ASDS.2025080006Article基于Stacking算法集成的资源型城市碳排放预测https://artdesignp.com/journal/ASDS/1/8/10.61369/ASDS.2025080006张晓源,金书亮2025182025-10-20本文基于2006-2021年我国资源型城市的碳排放量及10个相关特征，提出了一种融合CNN、RF和SVR的Stacking 集成的碳排放达峰预测模型。首先，采用随机森林筛选出影响碳排放的关键特征，其次，将关键特征输入至CNN、RF和SVR三种基学习器，并通过交叉验证得到的各训练模型通过残差赋权方式组合起来；最后，将原始训练集与组合基学习器的预测结果共同输入元学习器进行训练与测试。实验表明，与单一基学习器相比，本文提出的 Stacking 集成模型在碳达峰预测中精度显著提高：均方根误差和平均绝对误差分别降低9.39%和11.54%，决定系数R² 提升0.897个百分点，有效验证了集成方法的优越性。碳排放预测,机器学习,Stacking算法,算法集成

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