实时碳足迹监测和优化方法、装置、设备及存储介质

本发明提出了一种实时碳足迹监测和优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取生产线的生产数据、实时监测数据和碳排放因子及环保法规数据，对获取的数据进行预处理；基于LSTM构建机器学习模型，使用预处理的数据来预测生产线的碳足迹，并根据实时数据反馈调整机器学习模型；基于生产数据、实时监测数据和机器学习模型的预测结果，进行实时数据集成并可视化展示，用于生产策略的调整；根据实时数据变化反馈调整后的生产策略的有效性。本发明融合现代流处理技术、人工智能、自适应机器学习和物联网技术，加速了数据处理与响应，提高了决策实时性与准确性，极大程度地提升了碳足迹监测与优化的效率与效果，操作简单，普及应用。