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《社会经济导刊》长期以来注重质量，编排规范，选稿严格，学术水平较高，受到高校教师及科研院所研究人员的青睐。作为开源期刊，本刊所有文章均可在全球范围内免费下载，且被中国主流数据收录。
本刊致力于探讨社会经济发展的各个方面，提供深入的分析和研究。它以独特的视角和深度报道，引领读者了解全球各地的社会经济现象，探索不同国家和地区的经济发展模式、管理策略、政策法规以及社会变革。这本杂志不仅为读者提供了一个全面了解世界社会经济发展的平台，还促进了学术交流和知识传播，为推动社会经济进步和管理创新做出了贡献。
期刊范围：经济发展论坛、社会政策研究、市场分析与预测、产业观察、金融与投资、劳动与就业、城乡发展研究、区域经济合作、国际经济比较、环境与可持续发展、科技创新与经济转型、社会保障体系、教育与人力资源、健康与医疗经济、文化产业与经济、法律与经济秩序、消费者行为分析、国际贸易与全球化、贫困与不平等问题、企业战略与管理等
本刊是一本由同行评审的高要求、高水准的学术期刊出版物，编者鼓励与本刊相关的、有理论和实践贡献的来稿。
1合肥职业技术学院，安徽合肥，230001；
2徽商职业学院，安徽合肥，230001；
摘要：随着全球气候变化的加剧，碳排放预测成为各国政府和科研机构关注的重点。本文旨在利用python语言实现一种基于ARIMA-BP神经网络的碳排放预测，以提高碳排放预测的准确性和稳定性。通过结合ARIMA模型的线性预测能力和BP神经网络的非线性映射能力，本文提出的组合应用能够更全面地捕捉碳排放时间序列数据的特征。实证结果表明，该组合使用在碳排放预测方面表现优异，具有较高的预测精度和稳定性。本文的研究为碳排放预测提供了一种新的思路和方法，对于制定有效的减排政策、推动绿色低碳发展具有重要意义。
关键词：碳排放预测；ARIMA模型；BP神经网络；组合预测
参考文献
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