基于matlab碳排放约束下煤炭消费量预测代码

在MATLAB中，基于碳排放约束下的煤炭消费量预测通常会采用时间序列分析、回归模型或者机器学习算法。下面是一个简单的示例，展示如何使用线性回归模型结合碳排放目标来进行预测，假设我们已经有了历史煤炭消费数据和对应的碳排放数据：

% 导入所需库
addpath('toolbox/StatisticsAndMachineLearning Toolbox'); % 如果你有此工具箱

% 加载历史数据
data = readtable('coal_consumption_data.csv');
coal_consumption = data.CoalConsumption;
carbon_emissions = data.CarbonEmissions;

% 确定预测时间段范围
prediction_years = 5; % 预测未来五年

% 数据预处理
coal_consumption = [coal_consumption; NaN]; % 添加未来预测期的缺失值
total_emissions = sum(carbon_emissions); % 总碳排放
average_emission_rate = total_emissions / size(carbon_emissions, 1); % 平均排放速率
emission_constraint = average_emission_rate * (size(data, 1) + prediction_years); % 碳排放限制

% 构建线性回归模型，考虑碳排放约束
model = fitlm(carbon_emissions, coal_consumption, 'Intercept', 0);
predicted_coal = predict(model, emission_constraint); % 使用约束预测煤炭消费量

% 结果输出和可视化
disp("预计在碳排放约束下未来的煤炭消费量：");
disp(predicted_coal(end));
plot(coal_consumption, 'b-', 'LineWidth', 2);
hold on
plot([NaN predicted_coal(end)], 'r--', 'LineWidth', 2);
legend('实际煤炭消费', '预测煤炭消费(碳排放约束)');
xlabel('年份');
ylabel('煤炭消耗量');
title(['碳排放约束下的煤炭消费预测 - ' num2str(prediction_years) '年']);

%