基于集成算法的钢铁企业碳足迹预测方法

基于集成算法的钢铁企业碳足迹预测方法属于碳排放预测技术领域。本发明针对能源负荷数据特性，使用K近邻算法、结合水平处理法和垂直处理法进行数据预处理，采用Pearson相关性分析和Copula理论研究工业系统负荷间的相关性，确定输入的特征变量，然后，使用Shapley值法给Stacking集成模型分配最优权重系数，通过改进的Stacking集成算法进行碳排放预测。该预测方法通过使用Person相关系数与Copula理论分析了钢铁行业特征变量之间的关系，综合分析了与钢铁行业碳足迹关联性强的影响因素，并根据改进的Stacking集成学习模型，有效提高了钢铁企业的工业碳足迹预测精度。