《基于BP神经网络和多元线性回归模型的钢铁企业碳排放预测》为作者：赵金元最新的研究成果，本论文的主要观点为为帮助钢铁企业了解自身的碳排放情况，更好的实现节能减排，建立BP神经网络和多元线性回归模型对钢铁企业碳排放进行预测分析，以期找到一种精确、实用的碳排放预测模型，为工业化生产提供参考依据，致力于帮助企业做好提前的碳排放预测，掌握自身排放情况，能够更有效的实施温室气体减排，将企业的碳排量控制在国家政策允许的范围内。结果表明：发现两种模型均能有效的对碳排放进行预测，误差均小于5%；BP神经网络模型对碳排放的预测优于多元线性回归模型。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。