通过区块链和人工神经网络 (ANN) 和机器学习 (ML) 建模,加强中国的绿色GDP会计
Nasi Wang1, Yunhao Zhao2, Jun Li2
1International Business School, Qingdao Huanghai University, 1145 Linghai Road, Huangdao District, Qingdao, 266555, Shandong Province, People's Republic of China. wns198767@126.com.
Scientific reports
|November 25, 2024
概括
整合区块链和人工神经网络 (ANN) 可以改善中国的绿色GDP会计. 这些技术提高了数据的透明度和可靠性,支持可持续的经济增长和环境目标.
科学领域:
- 环境经济学环境经济学
- 信息技术 信息技术 信息技术
- 可持续发展 可持续发展 可持续发展
背景情况:
- 中国在采用新兴技术来实现可持续经济转型方面处于领先地位.
- 绿色GDP会计框架在数据收集,验证和透明度方面面临挑战.
- 现有的方法难以准确地捕捉环境成本和效益.
研究的目的:
- 探索区块链技术和人工神经网络 (ANN) 在中国绿色GDP会计框架中的整合.
- 提高经济发展测量的透明度,可靠性和可持续性.
- 解决环境会计中的数据管理和分析挑战.
主要方法:
- 分析区块链的技术能力,以实现去中心化,防改的数据管理和环境指标的实时监测.
- 评估ANN在环境会计中的复杂数据模式分析和预测中的应用.
- 检查将这些技术纳入国家会计系统的监管和机构要求.
主要成果:
- 区块链为环境指标提供了更好的数据可追溯性和安全性.
- 环保数据分析和预测可以提高环境数据的分析和预测,提高会计可靠性.
- 整合为决策者提供了关于实现准确绿色GDP会计的宝贵见解.
结论:
- 区块链和ANN可以显著提高中国绿色GDP会计的准确性,可靠性和透明度.
- 这种综合方法支持中国的环境目标,并促进可持续的经济增长.
- 该研究提供了一份路线图,用于在国家可持续性会计中利用先进技术.


