ASDSApplied Statistics and Data Science3066-84333066-8441Art and Design10.61369/ASDS.2025060017Article基于Prophet模型与机器学习算法结合的全国碳排放量预测研究https://artdesignp.com/journal/ASDS/1/6/10.61369/ASDS.2025060017萧梓锋,杨津锋,赵馨悦,刘颖恩2025162025-08-20为贯彻落实新发展理念，准确预测全国碳排放对于实现碳中和的进程有着重要作用。本文提出Prophet+ML混合模型对碳排放的长期趋势进行预测。研究基于2019-2024年中国每日二氧化碳排放监测数据，首先，运用Prophet模型对碳排放数据进行趋势、季节性与节假日的预测并提取该残差信息，然后，分别用三种机器学习算法RandomForest、XGBoost、LightGBM对残差进行拟合，用于提升该模型的预测效果。实验结果表明：1.相比于ARIMA，Prophet模型对具有季节性和长期趋势的数据有较好的拟合效果，MAE、MSE、RMSE、MAPE四个偏差指标分别减少了0.427107、1.054397、0.22992、1.472025。2. Prophet 与机器学习算法相结合的混合模型能明显的提高预测准确性，其中LightGBM优化效果最好，四个偏差指标分别减少了0.759228、3.599075、1.107846、2.38763，决定系数R2提高了0.3918。时间序列分析,碳排放预测,Prophet,机器学习,混合模型

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