一种基于机器学习的绿色碳足迹预测方法及相关装置

本发明涉及一种基于机器学习的绿色碳足迹预测方法及相关装置，该方法包括：采集已有的产品碳足迹数据，包括产品的各生命周期环节的能源消耗数据、原材料使用数据及各阶段的碳排放数据；将采集到的数据按比例8：1：1分为训练集、测试集和验证集，在训练集上训练人工神经网络模型，在测试集上对模型的性能进行测试，最后在验证集上验证模型的有效性；将训练集数据输入人工神经网络进行深度学习；引入均方差损失函数对人工神经网络模型进行梯度优化；将人工神经网络模型用于其他产品的碳足迹预测计算中。本发明利用机器学习算法对产品碳足迹进行预测，不仅可以大大简化数据的采集，并且计算速度也比传统计算方法快。