[发明专利]一种基于深度学习的碳排放预测方法在审
| 申请号： | 202211247187.6 | 申请日： | 2022-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN115526296A | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 李志生;金宇凯;杨志超;李泽宇;王晓霞;林明浩;赵嘉 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 江金城 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的碳排放预测方法，包括以下步骤：采集与二氧化碳有关的数据；对采集到的数据进行预处理，构造城市逐年的历史碳排放数据；从采集到的数据中分析预测变量；将得到的预测变量输入到预训练完成的卷积神经网络中，提取特征；构建LSTM碳排放预测模型；通过构造得到的城市逐年的历史碳排放数据训练LSTM碳排放预测模型；将提取到的特征输入到训练完成的LSTM碳排放预测模型中，得到碳排放预测结果。本发明一方面提出灰色关联分析来选择城市历史碳排放复杂的多维特征和短期近邻性特征，另一方面使用了神经网络来进行预测，不仅预测时间跨度较长，而且预测精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 排放 预测 方法 | ||
【主权项】：
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