华为杯-全国研究生数学建模竞赛C题-区域双碳路径规划研究-国三：构建了粒子群优化算法（PSO）来训练径向基函数（RBF）神经网络预测模型，通过PSO算法对径向基中心参数进行优化，以此达到对整个RBF神经网络的优化，提高预测精度。以2030年达到碳达峰，2060年达到碳中和为确定时间节点，设计了雄心、基本和自然三种不同的情景，改进kaya模型，引入技术、政策、能源消费架构、环保意识因素，以此为基础，利用问题二中建立的碳排放量预测模型对不同情景下进行碳排放预测。提出率先碳达峰与碳中和、按时达到碳达峰与碳中和和没有人为干预下的碳达峰碳中和情况下的碳减排措施。

此真题中有三个附件，其中附件二中提供了一个简易星表的MATLAB生成图标。该表为一个矩阵，其中第一列为恒星编号，依次为编号1~编号4908，第二列为恒星的赤经数据，第三列为恒星的赤纬数据（赤经、赤纬数据的单位：角度），第四列为恒星的星等信息。 有excel表格和附件的详细说明，特别适合资历深厚的人去挖掘研究，以便自己的建模更加顺利！

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