摘要
本申请涉及碳排放预测领域,尤其是涉及一种省域碳排放量预测方法、装置及介质,所述方法通过GDIM模型分析碳排放影响因素,筛选出对碳排放量影响较大的几个碳排放驱动因子,然后将所述碳排放驱动因子带入到SD模型中,并结合历史数据调整所述碳排放驱动因子,将不同的碳排放因子组合,设置成不同的情景模型,使用不同的情景模型对碳排放进行情景分析,得到对应的碳排放量达峰时间以及碳排放量,使预测结果更为准确且更有针对性。
技术关键词
排放量
雅可比矩阵
总量
情景模型
因子
能源
广义逆矩阵
低位发热量
处理器
可读存储介质
液化石油气
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燃料油
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库构建方法
因子
人工智能模型
场景
图像视觉特征向量
延时补偿控制方法
时间卷积网络
动态预测模型
氧气通入量
炉膛
双向注意力机制
网络
融合特征
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多分支
能见度
历史气象数据
微波辐射计
因子
风廓线雷达