一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法和装置

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推荐专利
一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法和装置
申请号:CN202410857367
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118674480A
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法和装置。一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法,包括:收集并预处理碳交易市场的历史数据,所述历史数据包括碳价格和经济指标数据;将LSTM网络模型与注意力机制结合成AT‑LSTM模型,采用AT‑LSTM模型分析时间序列数据,通过记忆时间序列数据信息以预测未来价格走势;使用训练集数据训练AT‑LSTM模型,监控训练过程中的损失函数,确保AT‑LSTM模型能够有效学习;将AT‑LSTM模型的预测结果应用于发电企业的经营决策;根据用户反馈和市场变化持续优化AT‑LSTM模型,调整数据输入和算法参数,确保AT‑LSTM模型的持续有效性。
技术关键词
LSTM模型 注意力机制 碳交易市场 训练集数据 序列 记忆 预测模型训练 有效性 加权技术 交易平台 决策 预测装置 网络 样本 算法 企业 误差 排放量 模块
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